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印象関連における主な研究

    SVMを用いた印象認識


    私たちは様々な知覚情報をもとに対話コミュニケーションを行っていますが、
    特に相手の声から受ける「印象」（例：平常、怒り、喜び、悲しみ）というものは対話応答に重要な役割を果たしています。
    ですが、自身の声が相手に与える「印象」は、自身で判断するのが非常に難しいと言われています。

    そこで私たちは、相手に特定の「印象」を与える声からパラメータ（特徴量）を抽出し、SVM（サポートベクターマシン）を用いて
    機械判別を行う、という研究を進めています。
    現在行っている研究は、精度向上手法の検討や新規特徴量の提案などです。

    将来的には、発声訓練システムや音声合成などに活用出来ると考えています。


    発話印象を反映した書き起こしの作成


    音声に含まれる”強調”や”疑問”、”驚き”などといった印象や、
    喋っている人間の感情を認識し文字情報に加えることで
    理解のしやすい書き起こしを作成する。



    音声に含まれる情報の中でも韻律情報と呼ばれる声の大きさや高さ等の特徴量を用いて
    印象や感情を認識しております。

    印象や感情の認識精度が上がれば、人間の感情を理解してくれる
    ”人間らしいロボット”に技術を応用することも可能な研究です。

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