| 研究課題/領域番号 |
25330172
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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 – 2017-03-31
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| キーワード | 音声セグメント / 疲労 / 心拍変動解析 / フリッカー値 / 唾液アミラーゼ / 基本周波数 / 発話 / 音声分析 |
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| 研究実績の概要 |
ユーザの負担が少なく，常用可能な疲労推定法として音声による推定法を検討するため，疲労の原因（ストレッサ）となる無酸素運動，有酸素運動等による音声の変化について調査研究した．所属組織の研究倫理審査を受けた上で，18歳から30歳までの健康な男女を被験者として募った．年齢を制限した理由は，疲労度指標に用いるLF/HFについて年齢によって値が変動することが知られているためである．実際に応募いただいた被験者は18歳から24歳までの男女，計16名であった．ストレッサ付加前後での発話音声を録音するとともに，自覚症しらべ（5群），心拍変動解析のLF/HF，フリッカー値，唾液アミラーゼ活性も同時に測定し，すでに科学的にある種の疲労度を測定する上で有効であるとして論文等で認められている疲労度の評価基準(指標）とした．疲労度指標間の相関分析を行ったところ，ストレッサが四則演算の場合のLF/HFと唾液アミラーゼ間の0.66以外は自覚症しらべの群間の一部を除けば大きな相関は見られなかった．疲労度指標間の結果は，各疲労度指標がそれぞれ異なった種類の疲労を推定するものであることや，自覚症しらべは主観的な指標であることが影響しているのではないかと考えられる．先行研究でもストレッサは同じではないものの，同様に疲労度指標間で負の相関が得られることも報告されていることとも矛盾しない．一方，ストレッサが四則演算，無酸素運動の場合，発話「あー」および「おー」の音声セグメントラベルの比率，発話「スタート」のF0を説明変数とした重回帰式によってLF/HFが精度良く予測できた．特に，LF/HFの実測値と予測値との相関係数は四則演算で0.98，無酸素運動で0.90と高い相関が認められ，綿密な疲労推定には至らないものの，音声セグメントやF0など特定の音声パラメータの組み合わせが，心拍変動解析の代替手段になる可能性を示した．
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