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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 13:00 避難する気になるボイストレーニングシステム構築とその評価 ～ Deep Learningによる評価のフィードバック ～ ○高野佐代子（金沢工大）・長塚 全（Zen Voice Factory）・土田義郎（金沢工大）  EMM2025-116 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では、防災放送において避難を促す音声表現の獲得を目的として、Deep Learning による「危機感」の評価値をフィードバックするボイストレーニングシステムを開発し、その有効性を検討した。本システムは、VTuber を用いた発話トレーニング環境と、音声を解析して危機感を数値化する外部評価モジュールから構成される。発話音声は解析後に数値としてフィードバックされ、利用者は自身の発話の危機感の度合いを客観的に把握できる。評価実験の結果、トレーニング初期段階では差は見られなかったものの、数値フィードバックを用いた条件では、用いない条件と比較して、より危機感を感じさせる音声が得られた。本研究は、Deep Learning による評価を音声トレーニングシステムに組み込む有効性を示すものである。 |
| （英） | This paper presents the development and evaluation of a voice training system designed to promote evacuation-oriented speech for disaster prevention. The system integrates a VTuber-based training interface with quantitative feedback derived from deep learning–based scoring of perceived urgency in speech. Recorded speech is analyzed externally, and the resulting urgency score is returned to the system as numerical feedback for users. An experimental evaluation showed that, while no clear differences were observed at the initial training stage, speech produced after training with numerical feedback conveyed a significantly stronger sense of urgency than training without feedback. These results demonstrate the feasibility of incorporating deep learning–based scoring into voice training systems. | |
| キーワード | （和） | ボイストレーニング / 防災放送 / 深層学習 / 数値フィードバック / / / / |
| （英） | Voice Training / Disaster prevention broadcast / Deep learning / Quantitative feedback / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 396, EMM2025-116, pp. 1-5, 2026年3月. | |
| 資料番号 | EMM2025-116 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (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 | EMM2025-116 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 平良港ターミナルビル大研修室 |
| 開催地（英） | Miyako Island Hirara Port Terminal Bldg. |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2026-03-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 避難する気になるボイストレーニングシステム構築とその評価 |
| サブタイトル（和） | Deep Learningによる評価のフィードバック |
| タイトル（英） | Development and Evaluation of a Voice Training System to Promote Evacuation |
| サブタイトル（英） | Feedback from Deep Learning-based Scoring |
| キーワード(1)（和/英） | ボイストレーニング / Voice Training |
| キーワード(2)（和/英） | 防災放送 / Disaster prevention broadcast |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 数値フィードバック / Quantitative feedback |
| 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） | 高野 佐代子 / Sayoko Takano / タカノ サヨコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： Kanazawa Inst. Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長塚 全 / Zen Nagatsuka / ナガツカ ゼン |
| 第2著者 所属（和/英） | Zen Voice Factory (略称： Zen Voice Factory) Zen Voice Factory (略称： Zen Voice Factory) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土田 義郎 / Yosio Tsuchida / ツチダ ヨシオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： Kanazawa Inst. Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2025-116 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.396 |
| ページ範囲 | pp.1-5 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-02-26 (EMM) |
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