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)
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概要
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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.
- 2010-08-20
著者
-
林 良彦
大阪大学大学院言語文化研究科
-
大野 ゆう子
大阪大学大学院医学系研究科
-
大野 ゆう子
大阪大学医学部保健学科
-
高 亜罕
大阪大学大学院医学系研究科
-
大野 ゆう子
大阪大学医学系研究科保健学専攻
-
大野 ゆう子
大阪大学大学院
-
大野 ゆう子
大阪大 大学院
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