| 研究課題/領域番号 |
26280100
|
|---|
| 研究機関 | 宇都宮大学 |
|---|
研究代表者 |
森 大毅 宇都宮大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10302184)
|
|---|
| 研究分担者 |
有本 泰子 国立研究開発法人理化学研究所, その他部局等, 研究員 (60586957)
能勢 隆 東北大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90550591)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | 感情表出系感動詞 / 笑い声 / 叫び声 / コーパス |
|---|
| 研究実績の概要 |
(2) UUDBおよびOGVCに対するaffect burstのアノテーション
UUDBについては、感情表出系感動詞(765箇所)、笑い声(280箇所)、叫び声(4箇所)を同定した。また、OGVCについては、笑い声(1593箇所)、叫び声(53箇所)を同定した。
当初の予想に反して、これらのコーパスに含まれる叫び声が少なく統計処理が困難であることがわかった。このため、叫び声を誘発しやすいタスク設定、および対話の収録を行った。具体的には、分離された防音室内で学生同士がオンラインゲームをプレイする状況のコーパスを収録した。対話参加者は女性12名男性4名で、収録された対話は15セッション計8時間22分である。新たに構築したコーパスに対するアノテーションの結果、302箇所の叫び声を同定することができ、構築したコーパスにより叫び声を収集することが有効であることがわかった。
(3) Affect burstの音声学的分析
感情表出系感動詞を聴覚的に分類し、強-弱、長-短、口音-鼻音の各軸により形態的特徴を記述した。次に、これらの分類と音響的特徴との関連を統計的に分析した。その結果、継続時間、強度およびF0に関して、音響的特徴の分布が聴覚的分類の違いを反映していることが明らかとなった。また、笑い声については1 bout (ひと続きの笑い)あたりのcall(音節)数、およびそれらと有声/無声の分布の関係、各callの素性の分布などの観点から形態的分類を行い、単一callからなるboutは無声の割合が多いことを明らかにした。
|
| 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
27年度に叫び声のサンプルに関する予期しない事態が発生したため、28年度に研究を繰り越した。この点を除けば、当初の計画はほぼ達成された。
|
| 今後の研究の推進方策 |
笑い声および叫び声の形態的分類が必要である。
また、感情表出系感動詞、笑い声、叫び声のいずれに対しても、効果の観点からのアノテーションが必要である。
感情表出系感動詞および笑い声については、HMM音声合成による合成を目指す。そのために必要なコンテキスト情報を同定するため、自然音声および合成音声に対する知覚実験が必要である。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
笑い声のcall(音節)アノテーション作業を実施する計画であったが、平成27年度中に作業を開始できなかったため。
|
| 次年度使用額の使用計画 |
訓練を受けた学生アルバイトにより、UUDBおよびOGVCに含まれる笑い声のcallレベルラベリングを実施する。
|
