| 研究課題/領域番号 |
25330172
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 静岡県立大学 |
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研究代表者 |
松浦 博 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60451085)
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| 研究分担者 |
秀島 雅之 東京医科歯科大学, 歯学部附属病院, 講師 (50218723)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 疲労 / 音声 / 基本周波数 / 音声セグメント |
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| 研究概要 |
疲労と音声の関係についてはいくつかの研究があるが、その評価のための特徴パラメータとしては、パワー、基本周波数、音韻長などが使用されていることが多い。本年度は従来から整備してきている音声分析システムVoiceAnalyzerに、すでにパワー、基本周波数、音韻長を求めるための機能は備わっている。しかし、基本周波数の計算処理が含まれていないため、この処理を追加した。基本周波数の計算にはケプストラム係数を経由して求める手法などがあるが、安定性の面から自己相関関数を経由して計算する方式が優れていることが分かった。すなわち、F0の計算には以下の式を用いた。
N-L-1
G(L)=Σ p(k)p(k+L) （L＝73,74,・・・,366,367）
k=0
また、スマートフォン上で録音した音声データを解析し、結果をスマートフォンに通知するシステムを作成した。これによって、ユーザはスマートフォンだけ持っていれば、音声を入力し検査結果を知ることができる。その手順は、(1)ユーザはスマートフォン内蔵のPCM録音ソフトで録音したWAVファイルを解析PCに対してメール送信する。(2)スマートフォンからの解析依頼メールを受信すると、解析PCが自動的にメール受信し添付のWAVファイルの解析を行う。解析自体はVoiceAnalyzer（非表示状態）で行う。(3) VoiceAnalyzerでの解析が完了すると、引き続き判定プログラムを自動起動して判定を行う。判定結果であるテキストファイルは、判定プログラムと同じフォルダに作成される。(4)判定プログラムでの判定が完了すると、判定結果テキストファイルの内容を解析依頼元のスマートフォンにメール送信する。(5)ユーザのスマートフォン側で判定結果を受け取る。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
疲労に関し従来研究で行われている特徴パラメータについて準備ができた。
スマートホンで簡単に音声を入力できる環境およびデータ収集を遠隔システムにおいて実施できる環境および判定結果を遠隔で通知できる環境を整備できた。
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| 今後の研究の推進方策 |
多くの被験者にデータ収集を行ってもらい実験データベースを充実させる。また公開のデータベースを用いて評価実験を行う。実験結果から音声セグメントの有効性の確認や一般的な特徴パラメータとの有効性の比較、さらには併用した場合の効果について実施する。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
次年度、本年度開発した評価システムの一部機能の改良を行うため、システム開発の支援を外部業者に依頼するためのソフトウェア外注経費を確保するため
主な費用として、ソフトウェア外注経費に100万円を使用し、データ収集費として40万円を使用する。
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