あアラウド法における機械学習を用いた感情観測の初期検討

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概要

感情はインタラクションやエンタテインメントの評価指標であり、ゲーム体験の評価に重要である。川島らは、システム体験中の実験参加者に「あ」のみを発声させることで、リアルタイムかつ時系列な感情観測を可能にする「あアラウド法」のコンセプトを提案した。山岸らは、あアラウド法においてAffect Gridを活用した分析手法を提案し、著者ら2名の分析結果からその利用可能性を示した。本研究では、山岸らの前研究で収集した発声データを使用し、機械学習による感情観測システムを試作し精度を検証した。

山岸 丈留, 安中 勇貴, 大見 亮介, 渡邊 恵太. あアラウド法における機械学習を用いた感情観測の初期検討. WISS2024予稿集