講演名 | 2010-08-28 対話における共感状態の音声情報からの推定(言語コミュニケーションとそのフィールド) 高 亜罕, 大野 ゆう子, 林 良彦, |
---|---|
PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
抄録(和) | 我々は,自由発話の音声データに対して感情・態度のカテゴリを付与した評定データに基づき,「共感状態」に関わる発話の音声分析を進めてきた.本論文では,この評定データを学習データとして用いる機械学習(SVM)に基づく共感状態の推定について検討する.今回報告する手法は,SVMにより学習した各種の識別器を,我々の共感状態の定義に即して配列する識別過程からなる.識別器が前提とする入力情報の検討からは,(1)態度と感情との間に依存関係が存在すること,(2)識別対象発話の反応対象である先行発話の識別情報の利用が識別率の向上に有用である可能性などが分かった.一方,これまでの検討では態度より感情に音声的な特徴が多く現れるという結果が得られていたが,識別率としては態度の方が良好であるという結果を得た.本論文では,これらの結果を詳しく検討し,今後の研究課題について議論する. |
抄録(英) | We have been investigating characteristics of empathic states expressed in spontaneous utterances by analyzing speech data annotated with attitude and emotion categories. Basing on these investigations, this paper examines a method to estimate empathic states from speech utterances. The idea is to use the annotated data as training data for a machine learning algorithm (SVM) to construct relevant classifiers. These classifiers are arranged in such a way to reflect our definition of empathic states. The experimental results suggest: (1) there exist dependencies between attitude and emotion; (2) the estimation can be improved if augmented with the categories for the preceding utterance. This paper further discusses details of the initial experimental resutls and proposes a research agenda for the future study. |
キーワード(和) | 共感状態 / 音声特徴量 / 機械学習 / 自由対話 |
キーワード(英) | empathic state / speech parameters / machine learning / spontaneous dialogue |
資料番号 | HCS2010-33 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | HCS |
---|---|
開催期間 | 2010/8/20(から1日開催) |
開催地(和) | |
開催地(英) | |
テーマ(和) | |
テーマ(英) | |
委員長氏名(和) | |
委員長氏名(英) | |
副委員長氏名(和) | |
副委員長氏名(英) | |
幹事氏名(和) | |
幹事氏名(英) | |
幹事補佐氏名(和) | |
幹事補佐氏名(英) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Human Communication Science (HCS) |
---|---|
本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | 対話における共感状態の音声情報からの推定(言語コミュニケーションとそのフィールド) |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Estimating affective states in a spoken dialog by using speech parameters |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 共感状態 / empathic state |
キーワード(2)(和/英) | 音声特徴量 / speech parameters |
キーワード(3)(和/英) | 機械学習 / machine learning |
キーワード(4)(和/英) | 自由対話 / spontaneous dialogue |
第 1 著者 氏名(和/英) | 高 亜罕 / Gaoyahan G |
第 1 著者 所属(和/英) | 大阪大学大学院医学系研究科 Graduate School of Medicine, Osaka University |
第 2 著者 氏名(和/英) | 大野 ゆう子 / Yuko Ohno |
第 2 著者 所属(和/英) | 大阪大学大学院医学系研究科 Graduate School of Medicine, Osaka University |
第 3 著者 氏名(和/英) | 林 良彦 / Yoshihiko Hayashi |
第 3 著者 所属(和/英) | 大阪大学大学院言語文化研究科 Graduate School of Language and Culture, Osaka University |
発表年月日 | 2010-08-28 |
資料番号 | HCS2010-33 |
巻番号(vol) | vol.110 |
号番号(no) | 185 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 6 |
発行日 |