| 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 – 2024-03-31
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| キーワード | オンライン日常会話 / 高齢者サービス住宅 / 応答発声の音響特性 |
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| 研究実績の概要 |
1.オンライン会話の追加録音：昨年確立した収録方法（会話者側で収録は行わず、遠隔から録音者がオンラインツールに参加）にて、昨年とは別の介護付き高齢者サービス住宅に協力頂き、５名分４会話（３～４分／会話）の追加収録を実施した．（2024 IEEE 13th Global Conference on Consumer Electronics にて本データを用いた研究論文投稿中）
2.上記収集音声の音声データベース構築作業の精度向上と効率化：これまで複数人による音声データベース構築（話者情報、書き起こし文の追加）を行っていたが、データへのタグ付け条件を決めていても、今回の高齢者サービス住宅における会話はタグつけ作業の個人差が大きい．そこで、今回は研究担当者１名が仕様決めと並行に統一した判断でタグつけを行い，また音声認識ツールを用いた作業効率化を図った．音声認識ツールを用いて認識結果から応答発声を絞り込み、そこのみを応答発声として抽出する方法である．これにより、データベースの質の一貫性による精度向上と作業効率の改善（約２倍）を達成した．
3.ピッチの時間変化による応答発声の特定：昨年度のオンライン収録による音声データの課題として、オンライン会話では２人の会話がより頻繁に重なるため、応答発声部分の特定が困難であった．そこで、ピッチとパワーとの時間変化を時系列に沿って相対的に比較することで、相手の発声に重なっていない応答発声部分を70％の確率で特定できることが分かった．これを用いて、収録音声から応答発声データを作成する際の加速化を行った．
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