Transcript 怒っているみたい

車内状況アウェアネスのための
感情音データベースの設計と評価
神戸大学
滝口 哲也 有木 康雄
対話システム
現状：
ユーザの心理状態によらず，一定の応答
目的地を入力
して下さい．
将来：
柔軟な応答
（怒っているみたい）
どうしましたか？
感情に注目し，「その場を読むシステム」
目的
入力：ユーザからの音だけを聞く
「状況や雰囲気を察する」
「場を読む」
（車内）状況アウェアネス
「気分が良さそうだ」，「疲れているみたい」
「普通だな」，
「怒っているみたい」
発表内容：感情音データ収録内容，予備実験結果
感情データベース

「状況」や「感情」を設定し，即興で発話を行う．
１．好きな音楽が流れて喜んでいる．
２．テレビに流れている情報を見て，喜んでいる．
または，ラジオ等を聞いて喜んでいる．
３．外の景色を見て，気分が良い．
４．渋滞等で，いらいらしている．
５．仕事や遊びで疲れている．
６．眠気がしている．
感情データベース（２）

「状況」や「感情」を設定し，即興で発話を行う．
７．道を間違えた．
（他人の指示が間違えていた．怒っている．）
８．道を間違えた．（自分のミスで間違えた．）
９．気分が良い．うれしい．楽しい．
１０．疲れている．
１１．怒っている．
１２．通常な状況．
各自が任意の
状況を設定．
収録データ

状況４（渋滞でいらいらしている）

状況１１（怒っている）
「甲子園での阪神ー巨人戦 観戦の帰り．
優勝がかかっているのに誤審により阪神は負けた．」

状況１１（怒っている）
「必要以上のクラクションを相手の車に鳴らされた．」
収録背景
感情識別
特徴量 ： ピッチ，パワー，ＭＦＣＣ
（言語情報）
「怒り」
「通常」
実験結果
Recognition rate [%]
「怒り」と「通常」の識別
95
90
85
80
75
70
Pitch+Power
MFCC
LDA+MFCC
まとめ
車内状況アウェアネスのための感情音データ
ベースの内容について述べた．
今後：
感情識別・（除去）に適した特徴量
表情データの利用
被験者の年齢層・男女別人数
25
[人数]
20
15
男性
女性
10
5
0
10代 20代 30代 40代 50代
頻度
発話時間の分布
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
5
15
25
35 45
時間 [sec]
55
65
収録条件
サンプリング周波数
４４ kHz
量子化ビット数
２４ bit
マイクロフォン
SONY ECM-66B
Hi-Visionカメラ
Victor GR-HD1
（1280×720）
収録データ
状況２（喜んでいる）
「テレビCM: QPパスタソースたらこを見ている．」
状況９（気分が良い．）
「甲子園での阪神ー巨人戦 観戦の帰り．
この日，阪神は優勝を決めた．」
状況設定例