| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2020-06-17 |
| タイトル |
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タイトル |
音声および視線・表情・頭部運動に基づく上手い褒め方の評価システムの検討 |
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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 |
行動認識 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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日本大学文理学部 |
| 著者所属 |
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日本大学大学院総合基礎科学研究科 |
| 著者所属 |
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日本大学文理学部 |
| 著者所属 |
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日本電信電話株式会社 NTTメディアインテリジェンス研究所 |
| 著者所属 |
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日本電信電話株式会社 NTTメディアインテリジェンス研究所 |
| 著者所属 |
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日本大学文理学部 |
| 著者名 |
山内, 愛里沙
大西, 俊輝
武藤, 佑太
石井, 亮
青野, 裕司
宮田, 章裕
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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 |
対話において褒めることは重要である．しかし，相手を上手く褒めるためには，具体的にどのような言語的・非言語的行動をとれば良いか明らかにされていない．このため，相手を上手く褒めることが苦手な人は何を意識すれば褒め方が上達するのかがわからず，褒め方を上達させるトレーニングを行うことが困難であるという問題が存在する．そこで我々は，褒め方を上達させるトレーニングを行うことができる褒め方の上手さを評価するシステムの構築を目指している．システムを構築するにあたり，表情・音声から褒め方の上手さを推定することができるか，褒め方の上手さを推定する上でどのような表情・音声情報が重要であるか明らかにする必要がある．本研究では，表情・音声から褒め方の上手さを推定することができるか検証し，どのような表情・音声情報が重要であるか明らかにする取り組みを行う．具体的には，実対話データから抽出された表情・音声に関する特徴量を用いて褒め方の上手さの評価値を推定する機械学習モデルを構築した．その結果，音声特徴量のみを用いたモデルよりも頭部・視線方向と表情特徴量のみを用いたモデルの性能が高く，さらに，頭部・視線方向と表情特徴量・音声特徴量を合わせたモデルが最も性能の高いモデルであることが明らかになった．次に，褒め方の上手さの評価値を推定する上で重要度の高い特徴量の分析を行った．その結果，頭部方向，視線方向，MFCC，顎の動きが重要であることが明らかになった．また，機械学習モデルを用いた褒め方の上手さの評価システムの構築により，ユーザに対して褒め方の上手さのスコアと，評価する上で重要であった特徴量を提示することが可能となった． |
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2035論文集
巻 2020,
p. 98-106,
発行日 2020-06-17
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DICOMO2020016.pdf (7.7 MB)
