加齢に伴う衰えを察知するための会話分析手法とその評価

检测年龄相关衰退的对话分析方法及其评估

• 批准号: 19K04934
• 负责人: 脇田 由実
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Osaka Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K04934/
• 关键词: 高齢者会話特徴; 会話理解度推定; 応答発声; ピッチ抽出; オンライン会話データ; 衰え度察知システム; 日常会話解析; 高齢者会話特性; 基本周波数の時間変化; トピックシフト特性; 理解力衰え推定; 目標会話識別; 応答時の非言語情報; 時間変化成分; 目標音声識別; パワー時間変化分布; 応答しぐさ; 衰え推定; 非言語情報

1.昨年度（2021年度）までに提案している、応答発声のピッチとパワーの時間変化度合を用いた加齢による衰え推定法においては、応答発声を用いる妥当性評価の不十分さが課題であった。コロナ禍で高齢者会話にての実評価が困難であったため、頻繁に応答発声が起こるオンライン授業会話（約12時間分）にて評価を行い、80.6％の推定精度を確認した。国際学会にて発表１件（Estimation of online lecture quality using fundamental frequency characteristics extracted from student utterance, HCII2022）2.ピッチ抽出手法の改良：複数のピッチ値候補をビタビアルゴリズムで絞り込む機能をピッチ抽出法に導入し、日常会話音声のピッチ抽出率を改良した。本ピッチ抽出プロセスにて会話特徴評価を行った結果を、国際学会にて発表予定（Misrecognized utterance identification in support systems for everyday human-to-human conversations,HCII2023投稿済,2023年7月発表予定）3.高齢者によるオンライン会話データの収録：コロナ禍のため対面での会話収録が難しかったので、協力頂けるサービス付き高齢者住宅施設２カ所にて、６名の高齢者による６会話を収録。高齢者発声の特徴量を音響特徴量のみでなく言語特徴量も併せて分析し、国際学会にて成果発表１件（Age estimation function using end-of sentence expression for conversation support system based on associative words board,DCAI2022）

1. Last year (2021), the proposal was submitted to the Ministry of Finance, the Ministry of Finance and the Ministry of Finance. The estimated accuracy of 80.6% was confirmed during the course of the lecture (about 12 minutes). International Society for the Development of Table 1 (Estimation of online lecture quality using fundamental frequency characteristics extracted from student utterances, HCII2022) 2. Improvement of extraction method: multiple The results of the evaluation of the characteristics of the session were determined by the International Academy of Sciences.(Misrecognized utterance identification in support systems for everyday human-to-human conversations,HCII2023 submission, scheduled for July 2023) The conversation between the two sides was recorded in 2 buildings and 6 conversations were recorded in 6 buildings. Age estimation function using end-of-sentence expression for conversation support system based on associated words board (DCAI2022)

项目成果

System of Predicting Dementia Using Transformer Based Ensemble Learning

使用基于 Transformer 的集成学习预测痴​​呆症的系统

• 发表时间: 2022
• 作者: Kazu Nishikawa;Rin Hirakawa;Hideaki Kawano;Yoshihisa Nakatoh
• 通讯作者: Yoshihisa Nakatoh

A Simple Identification Method for Differentiating Between Ambient and Target Speech

• DOI: 10.1109/gcce46687.2019.9015499
• 发表时间: 2019-10
• 期刊: 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
• 作者: Naoto Kosaka;Kohei Kido;Yumi Wakita

会話支援システムのための簡易な目標発声特定方法

一种简单的会话支持系统目标话语识别方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 鈴木 淳也;福場 智紀;佐藤;哲也;椎名 孝之;小坂直人 脇田由実
• 通讯作者: 小坂直人 脇田由実

Machine learning model for discrimination of mild dementia patients using acoustic features

使用声学特征区分轻度痴呆患者的机器学习模型

• DOI: 10.1016/j.cogr.2021.12.003
• 发表时间: 2022
• 期刊: Cognitive Robotics
• 作者: Nishikawa Kazu;Akihiro Kuwahara;Hirakawa Rin;Kawano Hideaki;Nakatoh Yoshihisa
• 通讯作者: Nakatoh Yoshihisa

Age-dependent degradation estimation focusing on dynamic features of head motion in daily conversation

年龄相关的退化估计关注日常对话中头部运动的动态特征

• DOI: 10.1109/gcce50665.2020.9292020
• 发表时间: 2020
• 期刊: 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
• 作者: Natsumi Kana;Wakita Yumi;Matsuda Chitose
• 通讯作者: Matsuda Chitose