3-B11 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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3-B11 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

山岸 丈留（明治大学），安中 勇貴（明治大学），大見 亮介（明治大学），渡邊 恵太（明治大学）

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．