@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00197472,
 author = {各務, 拓真 and 葛岡, 英明 and 原田, 悦子 and 田中, 伸之輔 and Takuma, Kakami and Hideaki, Kuzuoka and Etsuko, T. Harada and Shinnosuke, Tanaka},
 issue = {10},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2019}
}