| 研究課題/領域番号 |
25560100
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
山下 淳 筑波大学, システム情報系, 講師 (80345157)
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| 研究分担者 |
鈴木 栄幸 茨城大学, 人文学部, 教授 (20323199)
加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | プレゼンテーション能力 / リアルタイム評価 / 状況内評価 / 小型端末 / ユーザビリティ |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、発表者によるプレゼンテーション（以下、プレゼン）、もしくはその練習中に聴き手による評価をリアルタイムで発表者にフィードバックするシステムの構築である。このシステムを構築することにより、その場その時の内容に応じてプレゼン修正を可能とするプレゼン技能の向上が期待できる。
今年度の研究実施計画として、（１）実証実験の実施、および（２）評価者が発する言葉（いいね、なるほど、など）を自動的に認識し、映像音声に関連づけることでタグ付けするシステムの基礎研究を行った。
（１）については、（ア）鏡面方式、（イ）疑似対面方式、および（ウ）対面方式の3方式で実験を行い、アンケート調査および聞き取り調査を行った。その結果、発表者に関しては、対面方式よりも鏡面方式、および疑似対面方式が有意にコメントを参照するとの結果が出た。評価者については明確な差は見られなかった。
（２）について、具体的には学生4名があるテーマについてディスカッションしている様子をビデオに撮影し、それを分析して、「発話（いいね、なるほど、うん等）」と「頭部操作（頷き、首振り）」との共起関係とを調査した。その結果、両者には強い創刊が認められた、そこで、共起関係から条件付き確率を求め、頭部動作の認識結果の信頼度から、頭部動作の確率分布を導き、それと共起関係の条件付き確立から音声認識結果の確率分布を予測する。頷きについては神戸大学塚本・寺田研で開発されているジェスチャ認識システム、音声認識については京都大学で開発され、フリーソフトとして一般に公開されているJuliusを用いた。
この方式を用い、頭部動作確率の組287個を10等分して1:9に分け、1をテストデータ、9を学習データとして10通りの分け方でそれぞれ交差検証法を行った。その結果、認識率は37％であった。
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