@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00062684,
 author = {榎本, 美香 and 石本, 祐一 and Mika, Enomoto and Yuichi, Ishimoto},
 issue = {23},
 month = {Jul},
 note = {本研究の目的は，「うん」 という発話の音響特性から応答・承認・相槌という発話機能を弁別することにある．自然対話 （8 対話） の中に出現した 「うん」 (N=239) の発話機能を弁別するため，一般化線形モデルの当てはめと主成分分析を行った結果，F₀ レンジ，F₀ 最大値，F₀ 平均値，パワー最大値という音響パラメータを用いれば，相槌のうんが 88% 弁別可能であった．このことは，特に相槌の 「うん」 の音響的推定が有効であることを示す．, A goal of this research is automatic classification of answe acknowledgement and Aizuchi by auditory features. To investigate the relationship between the acoustic features and the utterance functions of ‘Un’ appeared in spontaneous Japanese speech, the acoustic features were analyzed by generalized linear model (GLM) and principal component analysis. The correct rate of Aizuchi predicted by the GLM was 88%. This result shows that the dynamic range of F₀, the maximum F₀, the mean F₀ and the maximum energy value for ‘Un’ are effective to classify as Aizuchi.},
 title = {「うん」の音響的系譜～応答・承認・相槌の自動抽出に向けて～},
 year = {2009}
}