| 研究課題/領域番号 |
17K20011
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
大島 千佳 佐賀大学, 理工学部, 客員研究員 (10395147)
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| 研究分担者 |
中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (50418498)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 音声変換 / 音高と音量 / 機械学習 / 分類器 / EPROCs / 頷き / 音声データ / 感情付与 / 音響特徴 / 誤認識要因 |
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| 研究成果の概要 |
話者の音声をアレンジして話者自身にリアルタイムで聞かせることで，話者に心的状態を誤認識させ，心的状態を誘導する技術を明らかにすることを研究の目的とした．
本研究では音量・音高をリアルタイムに変換するEPROCs(Emotional PROsody Conversion system)と，既存の，音声に周波数を変換するフィルタをかけることで任意の感情への誘導するシステムによる，機械学習を用いた感情分類の実験を行った．その結果，後者のフィルタをかけることで音質データを特徴として分類器を作成した方が，前者の音高・音量を特徴として分類器を作成するよりも，高い正解率で感情を推定した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
発話音声の音高と音量が変換された自分の声を聞く話者の気分が誘導されることを実験で明らかにしたいと考えた．しかし，話者の生の音声と変換した音声が二重に聞こえることと，変換した音声のわずかな遅延により，音声変換のみを気分誘導の要因とすることができなかった．そこで本研究では既存の周波数を変換するフィルタをかける手法と，本研究の音高と音量を変換する手法を比較する実験を行った．音高と音量を変換する手法は感情分類の正解率が低くなることがわかった．
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