[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-55] 対話中の生体信号を用いた時系列モデルによる感情分類

〇姜 菁菁¹、郭 傲¹、東中 竜一郎¹ (1.名古屋大学)

キーワード：感情コンピューティング、対話システム、生体信号

対話システムがユーザに柔軟に適応するためには，ユーザの感情状態をリアルタイムかつ正確に把握することが重要である．特に，ユーザがターンを取得していない場面など，音声言語情報が得られない状況では，非言語的情報の活用が不可欠である．本研究では，ユーザの感情状態と密接に関連すると考えられる生体信号を用いて，リアルタイムに対話中の感情状態を分類するモデルの構築に取り組んだ．具体的には，先行研究で収集された，生体信号を含むマルチモーダル対話データを対象とし，対話中の任意の区間における話者の生体信号（EDA，BVP，PPG）から，時系列モデルを活用することで，当該話者の「ポジティブ」または「ネガティブ」な感情状態を推定するモデルの構築を試みた．実験の結果，複数の生体信号を統合的に活用することで，対話中の話者の感情状態をより高精度に推定できることが分かった．