2021 Fiscal Year Annual Research Report
Design of model-based reminiscence communicating various individuals
Publicly Offered Research
| Project Area | Studies on intelligent systems for dialogue toward the human-machine symbiotic society |
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| Project/Area Number |
20H05560
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
森田 純哉 静岡大学, 情報学部, 准教授 (40397443)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 認知モデル / ライフログ / 韻律情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
モデルベース回想法を対話化させる研究を進めた．モデルベース回想法ではユーザの保持する写真ライフログから意味的な構造を抽出する．そして，その構造を認知アーキテクチャによって構築された認知モデルに格納し，人間の記憶を模した仕組みによって写真をユーザに提示する．この仕組を対話化するとは，認知モデル上での記憶の検索に関わるパラメータを，ユーザ個人に調整していくことである．
ユーザはシステムから提示される写真に対して自身の記憶に基づく語り（ストーリー）を生成する．生成されたストーリーに含まれるコンテンツや韻律情報をもとにユーザの心的状態を推定し，認知モデルのパラメータをチューニングする．
2021年度における検討は上記の仕組みのなかでも特に，音声発話に含まれる韻律特徴の抽出に注力した．モデルベース回想法に関する対人実験のデータをもとに，快い記憶が検索された発話データ，不快な記憶が検索された際の発話データを抽出した．また，実験時に設定されたモデルベース回想法における記憶検索のパラメータによって，これらのデータをラベルづけした．発話データに対し，OpenSMILEと呼ばれるオープンソースツールを適用することで韻律特徴を抽出し，上記のラベルに関する分類（快不快の分類，検索パラメータの分類）を実施し，6割から7割程度の正解率での抽出が可能であることが確認された．
2021年度は，上記の知見を根拠とし，対話的モデルベース回想法によるユーザパラメータの推定と感情誘導に関するフレームワークをまとめた．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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