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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-20 09:00 ［ポスター講演］聴覚的印象に着目した笑い声検出法 ○田中聡一郎（北陸先端大）・森田翔太（福山大）・鵜木祐史（北陸先端大）  EA2020-24 EMM2020-39 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，聴覚的印象に着目し，通常の笑い声だけでなく，愛想笑いなどの特殊な笑い声も検出する手法を提案する．提案法は，特徴抽出部と識別器で構成される．特徴抽出部では，音響特徴量のほかに聴覚的印象として音質評価指標と音色属性を利用した．識別器では，閾値判定とSupport Vector Machine（SVM）を利用した．笑い声／非笑い声（通常発話音声）を判別するために，閾値判定では，音響特徴量と音質評価指標，音色属性を分析して閾値を決定した．SVMでは，笑い声を検出した．笑い声と⾮笑い声のデータベースを利⽤して提案法（基本）を評価した．その結果，従来法と比較して，提案法の検出率が約20%向上した．また，音声の誤受理率が半減することもわかった．さらに，提案法において，特徴を選択的に利用する方法に改良することで，愛想笑いや鼻笑いといった特殊な笑い声の検出率も向上させることがわかった． |
| （英） | This paper proposes a laughter detection method based on auditory attributes to detect special laughter such as a fake laughter. The proposed method consists of feature extraction and identification sections used three features: acoustic features, sound quality metrics (SQM), and timbral attributes (TA) as auditory impression. Threshold determination and support vector machine (SVM) were used in the identification section. Laughter and voices (as non-laughter) were analyzed to determine thresholds for identifying laughter on SQM and TA, then these results of thresholding were trained by using the SVM for laughter detection. The proposed methods were evaluated using both sounds of laughter and non-laughter. As results, the detection rate of the base proposed method could be improved about 20% and the false acceptance rate was halved compared with the conventional method that used only acoustic features. Furthermore, the detection rate of fake laughter and nose laughter could be improved by the proposed method in which features were selectively chosen. | |
| キーワード | （和） | 笑い声検出 / 音響特徴量 / 音質評価指標 / 音色属性 / 機械学習 / / / |
| （英） | Laughter Detection / Acoustic Features / Sound Quality Metrics / Timbral Attributes / Machine Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 241, EA2020-24, pp. 15-20, 2020年11月. | |
| 資料番号 | EA2020-24 | |
| 発行日 | 2020-11-13 (EA, EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2020-24 EMM2020-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H EMM |
| 開催期間 | 2020-11-20 - 2020-11-20 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ＜ビギナーズセッション＞応用／電気音響，コンテンツ処理，情報ハイディング，聴覚，一般 |
| テーマ（英） | [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Content Processing, Digital Watermarking, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2020-11-EA-H-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 聴覚的印象に着目した笑い声検出法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sound detection for laughter by using features based on auditory attributes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 笑い声検出 / Laughter Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 音響特徴量 / Acoustic Features |
| キーワード(3)（和/英） | 音質評価指標 / Sound Quality Metrics |
| キーワード(4)（和/英） | 音色属性 / Timbral Attributes |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 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） | 田中 聡一郎 / Soichiro Tanaka / タナカ ソウイチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森田 翔太 / Shota Morita / モリタ ショウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 福山大学 (略称： 福山大) Fukuyama University (略称： Fukuyama Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鵜木 祐史 / Masashi Unoki / ウノキ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-20 09:00:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2020-24, EMM2020-39 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.241(EA), no.242(EMM) |
| ページ範囲 | pp.15-20 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-13 (EA, EMM) |
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