[3Xin2-13] ライブ配信コンテンツにおける発話の定量評価
キーワード:音声データ、ライブ配信、社会的相互作用、音声認識、ソーシャルメディア
ライブ配信プラットフォームは,Consumer Generated Media (CGM)の新しい形態であり,近年ビジネス的にも学術的にも注目されている.ライブ配信に関する先行研究として,参加者がライブ配信を見る理由や,配信者がどうコミュニケーションすべきかを調べた研究が存在する.しかし,これらは主にゲーム配信プラットフォームに限定され,またアンケートデータを用いており配信者とリスナーの個々のコミュニケーションには焦点を当てられていない.本研究では,日本の音楽ストリーミングサービス「AWA」が提供する音声ライブ配信環境「ラウンジ」の配信データを用いて,配信者の各発話を定量的に評価する方法を検証した.具体的には,inaSpeachSegmenterを用いて発話を区切り,OpenSMILEにより発話の音声特徴量を抽出した.そして,その発話が誘発する参加者のチャット応答を予測するモデルを,LightGBMを用いて構築した.本研究は,ライブ配信の配信者とリスナーのコミュニケーションの理解に貢献する.また,実務観点でも,得られたライブ配信コンテンツの特徴量のレコメンド活用等の応用が考えられる.
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