情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

自然対話中の発話対における話者の感情推定手法において、急激な韻律的特徴の変化によって感情の遷移を抽出することで話者の感情状態を判別できることがわかっている。
　本研究では、感情の程度までを視野に入れ、対話中の発話対を分割した単一発話の音声(単独提示)と連続した発話対(連続提示)を聞いた際の2種類の感情の程度評価値と各音声の音響特徴量を用い、“怒り”、 “恐れ”、 “喜び”、 “悲しみ”の4感情について重回帰分析による推定モデルの作成を行った。
　その結果、単独提示による評価値と音響特徴量を用いる場合に比べ、連続提示による評価値と音響特徴量(単独提示と同様)に加え、先行発話の情報を用いて重回帰分析による推定を行うことで、感情の程度推定モデルの精度向上が期待できることを確かめた。