研究課題
基盤研究(C)
本研究では、言葉を話せない乳幼児の音声が持つ意味情報を計算機処理により解析し、乳幼児が泣いた場合のその啼泣の原因を推定する音声情報処理システムの開発を行った。平成13-14年度には、月齢5ヶ月〜12ヶ月の乳幼児の泣き声を周波数解析し、空腹時の泣き声と眠気時の泣き声を自動的に分類する方法を提案したが、今回は月齢3-4ヶ月の乳児の泣き声について「空腹」と「眠気」を自動分類する方法を提案した。乳幼児の泣き声の周波数分布は月齢により異なり、月齢4ヵ月以下の低月齢児では、月齢5ヶ月以上の高月齢児に対する判別ルールをそのまま適用することができなかった。今回、月齢3-4ヶ月の16名の乳児男女の泣き声を対象に周波数解析を行い、その結果、(1)6kHzくらいまで振幅スペクトルがほぼ一定の高い値を保ち、そこから急激に減衰するか、(2)8-9kHzくらいまで高い状態を保ち徐々に減衰するか、あるいは(3)全体的に上に凸となれば「空腹」の場合が多く、そうでなければ「眠気」の場合が多いことが判明した。このような周波数分布の違いに基づいたルールを構築し、約8割の正答率で「空腹」と「眠気」の泣き声を分類することができた。正答率が完全に100%にならないのは、乳児によって判別が難しい子供がいることと、「空腹」と「眠気」の中間状態の場合があったためである。また、泣き声解析の際、これに混入する雑音を除去する必要があるが、本研究者らは、音声信号のような非定常信号に対する雑音除去のための非線形ディジタルフィルタを先に提案した。この非線形ディジタルフィルタの画像雑音除去やディジタルシネマへの電子透かし検出への応用についても研究を行いその有効性を示した。
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すべて 雑誌論文 (12件)
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Proc.International Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing (to be published)
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