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2016 年度 研究成果報告書

発話音声から疲労度を検出する音声セグメントに基づく疲労度評価法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 25330172
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 認知科学
研究機関静岡県立大学

研究代表者

松浦 博  静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60451085)

研究協力者 井本 智明  静岡県立大学, 経営情報学部, 助教 (20749296)
研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2017-03-31
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 / 自覚症しらべ / 基本周波数 / ストレス
研究成果の概要

ストレッサ付加前後の発話を録音すると伴に自覚症しらべ(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を疲労度指標として測定した。疲労度指標間の相関分析では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以外は相関が見られなかった。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が四則演算、無酸素運動で0.9以上となり、音声セグメントラベル等が心拍変動解析を代替し得ることを示した。

自由記述の分野

音声情報処理

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公開日: 2018-03-22  

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