| 研究課題/領域番号 |
18K11416
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| 研究機関 | 甲南大学 |
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研究代表者 |
田村 祐一 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (50311212)
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| 研究分担者 |
梅谷 智弘 甲南大学, 知能情報学部, 准教授 (10397630)
中村 浩章 核融合科学研究所, ヘリカル研究部, 教授 (30311210)
内田 勇人 兵庫県立大学, 環境人間学部, 教授 (50213442)
大野 暢亮 兵庫県立大学, シミュレーション学研究科, 教授 (50373238)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 発達障害 / 感情認識 / 社会的感情 / 生体情報処理 / バーチャルリアリティ / サポートベクターマシン / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
バーチャルリアリティ（VR)技術を利用した発達障害児・者の対人コミュニケーション支援システムを構築することと，機械学習を用いたコミュニケーション時の感情推定，特に社会的感情（後述）の測定を目的としている．
前者に関しては，前年度から開発を進めた自転車型の移動デバイスを使って，作業を進めながらのタスクによるコミュニケーションへの影響についてデバイスを引き続き検討するとともに，生理的影響を調べた．結果としては，非常に個人差が大きく，コミュニケーションへの影響について有意な結果を得ることはできなかったが，傾向としてタスクを同時に行うことによる影響の傾向は見られたため，実験条件を変えて今後研究を進めていく予定である．本研究に関しては学会にて発表を行った．
後者に関しては，サポートベクターマシン（SVM)を利用した手法を深層学習を用いた学習の双方から研究を進めた．昨年度の検討で画像を利用した感情認識が難しいことから，音声による感情認識手法の開発に取り組んだ．音声の感情認識エンジンは昨今利用され始めているが，今回の研究の課題はコミュニケーションへの適用であることから，いわゆる情動から生起する感情ではなく，話者の意図を伝える「社会的感情」を認識するためのツールの開発を進めた．現状では，SVMを利用した方法で30％弱程度の精度が得られた．同時に深層学習によるアプローチも行っており，比較しながら進めていく予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
音声を用いた感情認識技術については，今年度から始めたばかりであり，多くの進捗はあったものの，精度の低さ，映像を使った感情認識と比較して，データベースが圧倒的に少ない解くこともあり，当研究グループでデータを作成する必要があるということもあり，遅れているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
上記の進捗状況にも示した通り，当初予定より遅れているものの，音声を利用した社会的感情の認識に関する研究は世界的にも全く行われておらず，日本特有のハイコンテクストなコミュニケーションにおいて，極めて重要な技術と考えている．また，昨今の社会情勢から，音声を使ったコミュニケーションにおける感情認識技術の必要性はこれまでと比較してもかなり大きくなってきていると考えられる．このことから，3年目は機械学習に関する研究に注力する予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究テーマの若干の変更と進捗の遅れのため
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