ユーザの機器操作時の音声情報を用いたとまどい推定手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-06-03
• タイトル: ユーザの機器操作時の音声情報を用いたとまどい推定手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Investigation of Confusion Estimation Methods Using Voice Information During Appliance Operation of a User
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 人と音
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者名: 各務, 拓真; 葛岡, 英明; 原田, 悦子; 田中, 伸之輔
• 著者名(英): Takuma, Kakami; Hideaki, Kuzuoka; Etsuko, T. Harada; Shinnosuke, Tanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 家電製品のような機器を開発する場面においては，ユーザビリティを考慮したインタフェースデザインが重要である．ユーザビリティテストはユーザビリティの評価に有効である一方で，分析に要するコストが問題として指摘されている．本論文では，ユーザビリティの評価を支援することを目的に，ユーザのとまどいを音声情報から推定する手法の検討を行った．実装したシステムでは，ユーザの音声から音響特徴量を抽出し，ユーザのとまどいを機械学習により推定した．抽出された音響特徴量を用いて，サポートベクタマシン （SVM） または，k 近傍法による分類器を構成した．評価実験において，機械学習アルゴリズム，音声データセット，使用する音響特徴量に関してとまどい推定精度の調査を行った．その結果，RBF カーネル SVM を用いて男性のみから構成される音声データに対し MFCC 特徴量で分類を行った時，5 重交差検証において最大で 89.9％の精度が得られた．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12049625
• 書誌情報: 研究報告エンタテインメントコンピューティング（EC）; 巻 2019-EC-52, 号 10, p. 1-7, 発行日 2019-06-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8914
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会