2024-03-29T18:18:59Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002081632024-03-29T05:26:34Z01164:05159:10092:10413
近時記憶課題と人型ロボットとの日常会話における軽度認知障害患者の発話特徴分析jpn高齢者・認知症http://id.nii.ac.jp/1001/00208061/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=208163&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan静岡大学大学院総合科学技術研究科IBM東京基礎研究所IBM東京基礎研究所IBM東京基礎研究所IBM東京基礎研究所IBM東京基礎研究所IBM東京基礎研究所筑波大学筑波大学筑波大学筑波大学東京医科大学茨城医療センター筑波大学筑波大学静岡大学大学院総合科学技術研究科吉井, 謙太木村, 大毅小杉, 晋央新川, 香高瀬, 俊郎小林, 正朋山田, 康智根本, みゆき渡辺, 亮平塚田, 恵鯉子太田, 深秀東, 晋二根本, 清貴新井, 哲明西村, 雅史認知症の早期発見を目指し,認知機能検査時の音声に含まれる特徴から認知機能低下の兆しを見出そうとする研究がこれまで数多く行われてきた.認知症の前駆段階である軽度認知障害 (MCI) は近時記憶能力低下と関係があることが知られている.近時記憶に関する話題に着目することで MCI 患者を発見できる可能性がある.一方,介護現場ではロボットを用いた見守りやロボットが人の代わりに高齢者の話し相手となることが期待されており,ロボットとの日常会話から認知機能低下の兆しを見出すことができれば,特別な検査を行うことなく認知症早期発見に繋げられる可能性がある.本研究では,健常者 46 名と MCI 患者 46 名を対象に発話特徴分析を行った.認知機能検査において近時記憶能力を測る遅延再生課題音声を収録し,9 種類の特徴量を抽出し健常者と MCI 患者間の発話特徴に違いがあるか分析を行った.その後に,同じ実験参加者から収録した人型ロボットとの日常会話音声のうち,近時記憶に関する質問を含んだ食事の話題の音声から特徴量を抽出し,同様に発話特徴分析を行った.結果,遅延再生課題音声では 6 種類,人型ロボットとの日常会話音声では 5 種類の特徴量で有意差と有意傾向が得られた.近時記憶に着目した課題や話題の音声から抽出した特徴量を用いることで,認知機能検査得点では違いが無い実験参加者や日常会話音声から MCI 患者を早期発見できる可能性が得られた.AN10442647研究報告音声言語情報処理(SLP)2020-SLP-13414162020-11-252188-86632020-11-24