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講演抄録/キーワード
講演名 2015-08-04 10:00
視聴覚コンテンツにおける時系列としての臨場感推定モデルの構築
塚原将太・○小澤賢司木下雄一朗森勢将雅山梨大
抄録 (和) 臨場感は視聴覚に関わるコンテンツやシステムの性能評価に関して重要であるが,臨場感メータは今日まで実現されていない.著者らは臨場感を「システム臨場感」と「コンテンツ臨場感」という二つの側面から捉えているが,本研究ではコンテンツ臨場感に着目した.著者らは以前に聴覚コンテンツおよび視聴覚コンテンツに関して,コンテンツ全体に対する臨場感を推定するモデルを提案しているが,本研究ではその視聴覚臨場感推定モデルを拡張して時系列としての臨場感を推定可能とする.そのために,40種のコンテンツについて臨場感を時系列として観測したデータに基づき,モデルの拡張を行った.そのモデルは,500 ms 間隔で算出した6種の音響特徴量と14種の映像特徴量を入力とし,ニューラルネットワークにより臨場感を推定するものである.音響特徴量は,ラウドネス,シャープネス,ラフネス,音圧変化のダイナミックレンジとその標準偏差,そして音像移動の有無である.映像特徴量は,色相,輝度,彩度および物体移動に関するものである.構築したモデルの性能検証を行ったところ十分な性能が示されたので,臨場感メータ構築の礎になるものと考えている. 
(英) The sense of presence is often used to evaluate the performances of audio-visual (AV) content and systems. However, a presence meter has yet to be realized. We consider that the sense of presence can be divided into two aspects: system presence and content presence. In this study we focused on content presence. To estimate the overall presence of a content item, we have developed estimation models for the sense of presence in audio-only and audio-visual content. In this study, the audio-visual model is expanded to estimate the instantaneous presence in an AV content item. Initially, we conducted an evaluation experiment of the presence with 40 content items. Based on the experimental data, a neural-network-based model was developed by expanding the previous model. To express the variation in instantaneous presence, 6 audio-related features and 14 visual-related features, which are extracted from the content items in 500-ms intervals, are used as inputs for the model. The audio-related features are loudness, sharpness, roughness, dynamic range and standard deviation in sound pressure levels, and movement of sound images. The visual-related features involve hue, lightness, saturation, and movement of visual images. After constructing the model, a generalization test confirmed that the model is sufficiently accurate to estimate the instantaneous presence. Hence, the model should contribute to the development of a presence meter.
キーワード (和) 臨場感 / 視聴覚コンテンツ / ニューラルネットワーク / 時系列データ / / / /  
(英) sense of presence / audio-visual content / neural networks / time-series data / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, pp. 41-46, 2015年8月.
資料番号  
発行日 2015-07-27 (EA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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研究会情報
研究会 EA ASJ-H  
開催期間 2015-08-03 - 2015-08-04 
開催地(和) 東北大学 電気通信研究所 
開催地(英) Tohoku Univ., Research Inst. of Electrical Communication 
テーマ(和) 応用/電気音響,聴覚,一般 
テーマ(英) Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ASJ-H 
会議コード 2015-08-EA-H 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 視聴覚コンテンツにおける時系列としての臨場感推定モデルの構築 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On Development of an Estimation Model for Instantaneous Presence in Audio-visual Content 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 臨場感 / sense of presence  
キーワード(2)(和/英) 視聴覚コンテンツ / audio-visual content  
キーワード(3)(和/英) ニューラルネットワーク / neural networks  
キーワード(4)(和/英) 時系列データ / time-series data  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 塚原 将太 / Shota Tsukahara /
第1著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Univ. Yamanashi)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小澤 賢司 / Kenji Ozawa /
第2著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Univ. Yamanashi)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 木下 雄一朗 / Yuichiro Kinoshita /
第3著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Univ. Yamanashi)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 森勢 将雅 / Masanori Morise /
第4著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Univ. Yamanashi)
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講演者 第2著者 
発表日時 2015-08-04 10:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 ASJ-H 
資料番号 EA2015-17 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.169 
ページ範囲 pp.41-46 
ページ数
発行日 2015-07-27 (EA) 


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