| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北 研二 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 教授 (10243734)
谷岡 哲也 徳島大学, 大学院・ヘルスバイオサイエンス研究部, 教授 (90319997)
鈴木 基之 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 准教授 (30282015)
獅々堀 正幹 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 准教授 (50274262)
松本 和幸 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 助教 (90509754)
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| Research Abstract |
心的状態ネットワークを発展させた心のモデル化を目的とする。各種入力からの感情の認識,心のモデル化とそれによる感情の創生については,以下のような研究を行った。
1.心のモデル化において,まず必要なのは実際の人間の感情の動きを示すデータベースであるが,被験者に映画の一部分を見せ,自分が登場人物の一人であったと想定した時の自分自身の感情とその強さを答えてもらう,という実験を行い,感情の動きを示すデータベースを構築した。
2.発話内容からの感情の認識を行った。音声認識の誤りに対しては,認識時の下位候補まで考慮して感情を推定する。音声認識器は複数の認識候補をスコアとともに出力する。通常は1位候補のみを用いるが,ここでは下位候補の情報を用い,それらの候補群内で頻出する単語のみを用いることで,誤認識単話の影響を低減させることが分かった。
3.ブログ感情コーパスを構築し,従来から研究されている様々な特徴量を実際に試し,性能を評価した。またモデル化の部分においても,HMMやGMM,SVM,CRFといった統計的モデルを用いて,それぞれの性能を評価した。実験により,多階屠情報付け感情コーパスの重要性が確かめられた。
4.表惰やしぐさからの感情の認識動画の各フレームから特徴量を抽出し,それらの動きをHMMでモデル化することで動画に対応した表情からの感情認識アルゴリズムを研究したが,データベースの規模が小さいので,今後,引き続き,データベースを増やしてテスト実験を通じて,よい感情認識手法を開発する必要となる。
5.生体信号からの感情の認識音声や表情などはいずれもユーザを外部から観測して得られるものであるが,ユーザの感情が心で創生されるものである以上,ユーザの体の内部の状態により直接表出されることが考えられた。そこで自律神経系の変化と感情の関係について調査を行った。
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