| 研究課題/領域番号 |
19K04934
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| 研究機関 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
脇田 由実 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (10590359)
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| 研究分担者 |
中藤 良久 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (10599955)
松田 千登勢 摂南大学, 看護学部, 教授 (70285328)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 目標音声識別 / パワー時間変化分布 / 応答しぐさ |
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| 研究実績の概要 |
１．実用評価体制の構築：衰え推定システムの実用有効性評価には実用現場評価が必須である。特別養護老人ホーム（２ヵ所）および施設利用者との協力体制を構築し、会話収録作業を開始した。
２．収録システムの構築：施設などで日常の自然な会話を収録するための収録システムを構築評価した。自然な談話を妨げないよう談話テーブル裏にワイヤレス小型マイクロホンを設置し、離れた場所の小型カメラとともに遠隔で収録操作を行うシステムである。収録データ分析の結果、施設では頻繁に、目標の高齢者の声のパワーが、周辺の施設介護員などの声のパワーより小さいため、収録音声から目標の高齢者音声を特定することが非常に困難であることが分かった。そこで、収録した音声のパワーの時間変化分布を注目し、声の大きさによらすマイクロホン近くで発声しているか離れて発声しているかを識別する新たな手法を構築し研究室環境にて識別効果を確認した。本成果を以下国際学会にて投稿発表した（"A Simple Identification Method for Differentiating between Ambient and Target Speech", Naoto Kosaka Yumi Wakita, GCCE2019）。
３．衰え推定モデル初期バージョンの構築：これまでは主に会話音声特徴から衰え推定を行ってきたが、音声に加えて相手の話に応答する際のしぐさの画像パラメータを用いることで、無言時の状況でも衰え推定が可能であることを確認した。本成果を以下国際学会にて投稿発表した。（”Estimating Age-Dependent Degradation using Nonverbal Feature Analysis of Daily Conversation", Kana Natsumi Yumi Wakita, HCI2019）
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
・介護現場である特別介護老人ホーム２ヵ所に実用評価の協力許可を頂き、実際の利用者様の収録実験が実施できたこと
・施設での収録を実施することで、現場ならではの課題（周辺音声が頻繁にあり目的音声の特定が困難）を明らかにし、またその解決法（パワーに依存しない目標音声識別法）を提案できたこと
・会話時の音声特徴と動画特徴がどちらも衰え推定に有効であることを確認したので、音声のみを用いていた現提案法をに対して衰え推定精度を向上させる糸口をつかんだこと
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| 今後の研究の推進方策 |
・新たな会話収録手法を施設現場にて評価し、環境に依存しない会話音声収録を実現
・収録した施設利用者会話データベースの構築
・会話音声としぐさとを共に用いたマルチモーダル型の衰え推定手法の構築
・上記を踏まえた、衰え推定システムの実用現場での評価
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）
・令和１年度に会話者近くに設置する収録専用モバイルパソコンを購入予定であったが, 施設にて会話者近くのパソコン設置が困難あることがわかったため、遠隔制御で手持ち既存パソコンでテスト収録を行った。
（使用計画）
・令和２年度に独自収録仕様を具体化したのち、収録専用パソコンを購入する予定である。また、令和２年度は収録データも増加するため、被験者とデータ構築作業者の人件費に充てたい．
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