2018 Fiscal Year Annual Research Report
Estimation of age-dependent degradation using the nonverbal characteristics of daily conversation
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16K01293
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
脇田 由実 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (10590359)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中藤 良久 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (10599955)
上田 悦子 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (90379529)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 衰え推定 / 会話理解度 / 会話活性度 / 基本周波数 / 差分画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【１．高齢者自由会話データベース構築】会話特性モデルを構築するために、２人１組３分間の自由会話の音声波形と動画を収録し、これらの音響及び画像分析結果と合わせてデータベース化した。本データベースは、60歳以上の高齢者100組と20～24歳の若年者25組の自由会話音声波形と動画に加えて、発声区間情報、音響分析（基本周波数、音圧レベル、周波数特性）及び画像解分析（差分画像など）の結果から構成されている．
【２．会話特徴を表現する音響的特性および動画特性の分析】衰え推定に有効な音響および画像特徴量を特定するために、個人差が少なくかつ会話の特性（会話が円滑に進行しているか、相互に理解しながら会話が進められているかなど）を効率よく表現する特徴量を探った。会話音声波形における非言語特徴（基本周波数および音圧レベル）の時間変化、会話動画におけり会話者間の動きの同期性などを分析した結果、一発声毎の基本周波数と音圧レベルの標準偏差値と、顔部分の差分画像の輝度値の会話者間の積値が、特に会話の特性と相関が高いことがわかった．さらにこの傾向は、会話者に依存せず、多くの会話者に共通して観察された．
【３．衰え推定モデルの提案】会話者がどれだけ相手の話しを理解しているかその度合を自動推定し、この推定結果を加齢による衰えの１つの評価基準にすることをめざした．会話特性と関係の深い上記２．で示した音声及び動画の特徴量を用いて高齢者会話データベースを分析したところ、相手の話を理解している場合の返答と理解していない返答では、特徴量が変化していることがわかった．この特徴量の違いを用いて会話者の理解度をモデル化し、衰え推定アルゴリズムを構築した。
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