[3R1-OS-13b] インタラクションとAI

[3R1-OS-13b-03] グループ会話における成人ASDのコミュニケーション特性分析

〇小林 千紗¹、保科 衣吹¹、坂戸 達陽¹、二瓶 芙巳雄²、石井 亮²、深山 篤²、辻井 正次^3,1,4、Stefanov Kalin^5,1、中野 有紀子¹ (1. 成蹊大学、2. NTT 人間情報研究所、3. 中京大学、4. アスペ・エルデの会、5. Monash University)

キーワード：自閉スペクトラム症、グループ会話、マルチモーダルインタラクション

本研究では、ASD者と一般話者のコミュニケーションにおける問題を軽減することを目的として、ASD者が参加する議論におけるミスコミュニケーションを検出する深層学習のネットワークを提案する。まず、ASD者を含む3人のグループ会話コーパスを収集した。そして、「ミスコミュニケーション」をインタラクションの問題（エンゲージメント、ターン交代、会話文脈）とASD特有の問題の2つに分類して定義した。これらの定義に基づいてラベル付けを行い、そのラベルを真値として使用した。音声、顔、言語情報を用いてマルチモーダルTransformerベースのモデルを作成したところ、ミスコミュニケーションを検出するモデルの性能は、F1-scoreで0.713、Accuracyで0.652であった。これらの結果は、ASD者との議論におけるミスコミュニケーションを自動的に検出できる可能性を示している。