Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2019-06-03 |
タイトル |
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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 |
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言語 |
en |
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タイトル |
Investigation of Confusion Estimation Methods Using Voice Information During Appliance Operation of a User |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人と音 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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筑波大学 |
著者所属 |
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東京大学 |
著者所属 |
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筑波大学 |
著者所属 |
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筑波大学 |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tokyo |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
著者名 |
各務, 拓真
葛岡, 英明
原田, 悦子
田中, 伸之輔
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著者名(英) |
Takuma, Kakami
Hideaki, Kuzuoka
Etsuko, T. Harada
Shinnosuke, Tanaka
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8914 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |