情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

近年日本では高齢化による介護への負担は大きくなると予想され，中でも，高齢者の健康管理は負担が大きくなると考える．これまで水分摂取量推定手法では音声から飲水行動を正しく抽出できないことや，推定に用いる音声の特徴には各被験者で個人差があることが課題である．本研究では飲水の継続時間を隠れマルコフモデル（HMM）で飲水行動を分類し，推定には音声から抽出できる複数の特徴を含むLLD特徴量セットを用いて水分摂取量を推定する手法を提案する．HMMによる分類は既存の分類に対してF値0.69から0.80に向上し，有意な改善結果を得ることができた．また，LLD特徴量セットに含まれる継続時間とケプストラムでは既存の特徴に対して各被験者で個人差が小さいことを確認できたため，個人差がない推定結果を期待できる．