22_Kakutani_Note
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[[22_Kakutani]] * 研究の概要 [#w6de4ca1] 肉声と合成音声とではイントネーションや声色など、どこが異なるのか、どのようにすれば不快感がない合成音声を作ることができるのかを考え、『教育に向いた合成音声』というものを研究する ** 研究タイトル [#j4132eea] 教育向け合成音声 → 協同学習エージェント **研究キーワード [#pfe3873a] -イントネーション --重要な部分の強調 -声色 --場面に合わせた声 --音声加工 -間 --緩急 -喋り方 --ゆっくり -ピア教育 --youよりwe -体制や人の動きにたいするアプローチ -原稿に対するアプローチ -肉声と合成音声との違い **研究は何を目指すものか（目標） [#o293498d] 合成音声の授業を聞く生徒に対してだけではなく、ネット上に自身の音声を載せたくないなどの理由により合成音声を活用し授業を作成する教員にも、使いやすく役に立つものを作れれば良いと考えています。 &br; →学習のサポートになり、最終的には自主的な学習を目指す（目指したい） **この研究がうまくいけば何が実現するのか（将来、可能性、応用など） [#if72b70f] 教育だけではなく、さまざまな場面に使えるようになると思います。 **この研究の新規性・新奇性 [#j560a5f5] 学習支援全体にスポットを当てるのではなく、教員にスポットを当てていきたいです。&br; また、聞く人や場面に合わせた合成音声など、さらに日常的な音声になることを目指します。&br; **この研究の有用性 [#v4581b34] **目指すシステムの形（どういう入力でどういう出力があるか。何ができるか。） [#g862eeab] 人の体の動き(入力)や表情(入力)に合わせ、加工された音声(出力)&br; イントネーションやリズムがつくことで、聞き取りやすくなるのではないでしょうか。 **システムのターゲットユーザ [#wd1e2254] 教員 **システムの活用シーン [#iddfed73] 学校教育 * 研究トピック（議題）整頓 [#wc86f10c] 合成音声/寄り添い/行動 * 研究ノート [#l209c850] -研究根本メモ&br; https://docs.google.com/document/d/10jPKqvaO42Ij5yqoZSpFzMU2pdoIo2GmzqifOfwgj8k/edit?usp=sharing -授業メモ&br; https://docs.google.com/document/d/1fnNbgCSMLTPkGSTohWU6BD-iRZ9cwn3sdv_Ko96tUT8/edit?usp=sharing -冬課題&br; --''[[22_Kakutani_Fuyu]]'' -春課題&br; arduinoとprocessingに触れたかったので軽く電子工作を行なった。&br; 曲げセンサを使用し、簡易的な楽器を作成。&br; #ref(har3.jpg,left,nowrap,添付ファイルの画像,45%) #ref(スクリーンショット 2022-04-10 21.41.22.png,left,nowrap,添付ファイルの画像,15%) --反省点&br; 曲げセンサの対応する数値の設定が、細かすぎて狙った音を拾いにくい。&br; 今、何の音が鳴っているのか視覚的にわかりやすくしたかったが、できなかった。&br; --2022-2023:冬課題&br; https://docs.google.com/presentation/d/1t0hEftZ7jOfnefHuQMol9AQwvhrezk23ZRrgJ9_a9BQ/edit?usp=sharing --動画&br; https://www.dropbox.com/sh/p51p3k3ze5ktzpg/AACwvUc-BWFt-37FcG102Xzpa?dl=0 &br; １回目は、前の音が残留&br; ２回目は視覚的にわかりにくい。また、数値の制御がシビア -2022夏&br; --発表資料&br; https://drive.google.com/drive/folders/1-4dt-OXVB3hBLcYwq0ZtmALpMMjxsOr-?usp=sharing -2022-2023:冬課題&br; --発表資料&br; https://docs.google.com/presentation/d/1t0hEftZ7jOfnefHuQMol9AQwvhrezk23ZRrgJ9_a9BQ/edit?usp=sharing *似ている人 [#ga640559] #ref(ZEMI.jpg,left,nowrap,添付ファイルの画像,10%) * 文献ノート [#k60eb404] 自分が日々読む、論文や書籍の記録を取る。 |No.|著者 |タイトル |発表場所や出版社 |URL|掲載ページ |発行年| 内容の簡潔なまとめ| 内容の詳細メモ| 自分の研究との関連性のメモ| |01|三 谷 雅 純|生涯学習施設の館内放送はどうあるべきか : 聴覚実験による肉声と人工合成音声の聞きやすさの比較| 兵庫県立人と自然の博物館「人と自然」|https://www.jstage.jst.go.jp/article/hitotoshizen/25/0/25_63/_pdf|63~73|2014|合成音声と肉声音声の比較。また、女性男性での聞き取りやすさの差をアナウンサーの声で比較している|合成音声はやはり、肉声よりも聞き取りにくい。合成音声のみで聞いた時にはあまり聞き取りづらさを感じないが、肉声と比較すると圧倒的に聞き取りづらいことがわかる。また、言葉とリズムの関係性を研究している。この文献では、リズムをつけても聞き取りやすさには関係ないとある。しかし、聴覚に問題がある人には効果がある可能性を提示している。聞き取りにくい合成音声であっても、文字やイラストなど、視覚にアプローチすると良い。|言葉のリズムや、周波数などの関係性も少し描かれているため合成音声の聞き取りやすさを考える時に役立つ。| |02|井 田 志 乃|授業動画の音声の種類と理解度の関係|宮崎公立大学人文学部紀要|https://miyazaki-mu.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=1407&item_no=1&page_id=13&block_id=17|1-17|2022| 動画配信形式のオンデマンド型授業を想定した授業動画における聴覚情報である音声の種 類が，授業内容の理解のしやすさと授業動画としての好ましさに及ぼす影響について|オンデマンド授業における、合成音声と肉声での授業の差を授業で実際に実践し、アンケートで聞いている。その結果，授業内容の理解のしやすさと授業動画としての好ましさともに，聴覚情報としては肉声及び肉声でも合成音声でも違いはないと回答した被験者の割合が高かった.小テストの平均点も，聴覚情報が肉声である動画を確認したグループが僅かながら高く， 授業動画における聴覚情報として肉声が支持される傾向が示唆された。|合成音声に対してのネガティブなイメージは、抑揚がない。淡々としている。という、予想した通りの結果であった。ネガティブなイメージ、ポジティブなイメージをもとに音声を変化させることができれば良いと感じる。| |03|赤木 正人 |音声に含まれる感情情報の認識 : 感情空間をどのように表現するか |日本音響学会誌 / 66 巻 (2010) 8 号 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/jasj/66/8/66_KJ00006537917/_article/-char/ja/| 393-398 |2010| 音声によるコ ミュ ニ ケーションでは言語情報だけではなくこれらの情報にも重要な役割が含まれていると言われており，音声対話の精緻な解析のため にはこれら双方を考慮する必要がある.機械のための言葉の感情理解 | 母音の高さや、言葉の周波数などによりさまざまな感情が表現される。曖昧な部分が多い。その中でどのように分類や考え方をすれば、機械に言葉の感情を理解できるかを考える。難しいため、論文をさらに読み込む必要があると感じる| この論文は機械に感情音声の理解をさせるために考えられていたが、逆に考えると、機械に感情的な言葉を話させる時に参考になるのではないかと感じた。また、合成音声ではないが、何か聞いた言葉をメモする機能などで支援する時に機械が感情を理解して赤線を引くなどできたら面白そうだと感じた。| |04|森大毅 |音声からの感情・態度の理解 |電子情報通信学会誌 |http://www.speech-lab.org/Publications_files/k101_9_902.pdf|902-907 |2018| 音声感情認識における現状。コーパス、モデリングの難しさ。感情の具体的なわけかた。|コミュニケーションにおいて、音声は、あいての感情を理解するための一部である。その中で、音声をインターフェースなどパラ言語というものは失われている。どうインターフェースに組み込んでいくのか。音声をコーパスし、(さまざまなコーパスがある)その中で感情をモデリングし、言葉を周波数や声のそくどなどから分類していく|これも03の論文と同じく、人の音声感情認識に目をつけているが、インターフェースにも活用できそうである。また、音声を扱う上での基礎的な知識となる（気がする）| |05|高 橋 智 子, 庄 司 一 子 |< 研究論文> 中学校におけるケアと安心感の醸成: 継続的・縦断的ピア・サポート実践を通して. |共生教育学研究9 |https://tsukuba.repo.nii.ac.jp/record/2003517/files/JERHC_9-1.pdf |1-11 |2022| ピア・サポートとは何か。ピア・サポートにおける、関係性。また、ピアサポートによって得られた効果。| ピア・サポートはコール(Cole, T.(1999) によって，ピア・プログラムという形で進めら れてきた活動であり，学校の中に思いやりある 集団を作ることを目的に実践されてきた。ピ ア・サポートとは「非専門家による対人的支 援活動(peer helping)」と定義される (1999; 西山・山本, 2005)。特に学校教育で 行われるピア・サポートは，生徒は困った時おとなに相談せず，仲間に相談することから考え られるようになった(コール, 2002)ピア・サポートには、生徒間の関係性と共に、それを支援する第三者の介入も必要である。| ケアや支援についての定義が書かれており、何を大事にしたいか、さらに支援する時どのような部分に着目すれば良いかを考える良いきっかけとなると感じた。また、ピア教育の有用性も実験結果より上げられており、具体的にどのようなことをしていけばいいのかのヒントになると感じる。| |06|山本志遠, 梅津健也, 蕪木梨乃, & 久保田直行 |マルチロボットコミュニケーションを用いた人に寄り添う情報支援. 知能と情報 |日本知能情報ファジィ学会誌|https://web.archive.org/web/20201218083111id_/https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/32/6/32_964/_pdf|964-974 |2020| 実際に、支援エージェントを作っている。支援の際の必要な要素などが記載| 支援を行うロボットパートナーには「共感」が必要である。ペルソナ分析や、シナリオ手法などが有効。また、メラビアンの法則により、音声よりもそのほかの周辺情報の方が人は感じ取りやすい。また、そのメラビアンの法則より、感情に合わせたエージェントの表情というものが必要となってくる。| 支援の際の寄り添い方のお手本になると感じた。また、メラビアンの法則にも触れており、自身が着目している音声との関係も少し触れていると感じる。間さらに、寄り添い、共感性や表情の認識など、活用できそうな部分が多々見られる。| |07|髙橋ともみ ,田中一晶 ,小林賢一郎,岡夏樹 |音声対話エージェントの社会的存在感向上のための感情表現の音楽的強調 |HAI シンポジウム2020|https://hai-conference.net/symp2020/proceedings/pdf/G-19.pdf|1-5 |2020| 感情表現が行いにくい合成音声に、SEやBGMを付けることにより得られる効果など。| メラビアンの法則にもあるように、聴覚情報は38%しか声色での感情判断に使われていない。ここから視覚情報を使わなくては、合成音声はどれだけ肉声に近づけようとも、対話をするに合ったて、不十分なのではないか→アニメやドラマなどでは感情をSEなどで表現している。これを我々は不自然に感じない。では合成音声につけたら？印象をしっかりと伝達することができていた。ネガティブな印象を与えるSEはメールの受信に向いていないなど、不快に感じることや、思ってもいない意図として伝達されることがあるためSEの音はよく考えなければならない。| 合成音声をさらに聞きやすくする際に、SE、BGMなど活用すれば良いことがわかった。しかし、場面をよく考えなければならないことを念頭に置いておくことが必要となる。BGMなど似たような効果がある物を探したい| |08|林 勇吾 |擬人化エージェントを用いた協同学習の研究 |人工知能 30巻4号 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/30/4/30_508/_pdf|508-510 |2015| 人の協同学習においてどのようなインタラクションが必要か、また、そこにどうエージェントがかかあ￥わていくか|1:1の人間の協同学習にエージェントを入れ、問いかけを行うことにより、円滑な協同学習を進めることを可能にできるかどうか。また、エージェントの視覚的アプローチはどのように行うか、表情は？どう関わっていくか| 全体的に似た研究をしている。内その中で、人間１：１エージェントとの違いや、どのようなアプローチをしているかを考えるのに使える| |09|川口 ゆり,中村 航洋,友永 雅己 |比較認知科学的に見る「幼児図式」の認知の進化 |エモーション・スタディーズ 第6巻第1号| https://www.jstage.jst.go.jp/article/ems/6/1/6_ES603/_pdf/-char/ja|13─19 |2021| 幼児図式について|子供の体のバランスは愛着行動を起こすために顔は大きくなどバランスについての話| エージェントを作る際の親密感につながる？| |10|林幸寿枝,長和彦 |自信を持つことを目指した関わり：共に遊ぶことと誉めることを大切にして |情緒障害教育研究紀要 |http://s-ir.sap.hokkyodai.ac.jp/dspace/bitstream/123456789/9418/1/KJ00000099006.pdf|217-222|2001|自信を持ってもらうには、関わり方、関心など深い関係性が関係する|学習が苦手な子は、スッテプを踏むごとに誉めるなど、できなかったことではなく、できたことに対してのアプローチを大切とする。また、自分の考えを表現するなでは、自身の考えを伝えられるような質問を心がけることで、手助けになる|質問の仕方や、自信の付け方など、学習補助をするにあたり大切なことを書いてある。ターゲットは少し異なるが根本的なサポートという面で参考になる| |11|篠原 智哉 山元 翔 平嶋 宗 |段階的外化表現を利用した力学での問題理解に関する支援|一般社団法人 人工知能学会 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2011/0/JSAI2011_1H12/_pdf|掲載ページ |2011|「言葉の式」を利用した外化による支援を行う| 「言葉の式」を用いることで問題の構造を捉えたうえでの 解決が促されているという点である程度の効果が考えられる| 言葉の式使えそう| |12|解良優基 出口拓彦 |自分とメンバーの感情的エンゲージメントが グループ学習への態度に及ぼす影響 |日本教育工学会論文誌 |https://tsukuba.repo.nii.ac.jp/record/2003502/files/JERHC_8-1.pdf|掲載ページ |2017| 学生のグループ゚活動を対象として、自分および゙グループメンバーの感情的エンゲージメントが活動中の発言や学習成果の認知に及ぼす影響について検討| 学習内容の理解などの学習や社会的側面に成果がみられるグループ活動に積極的に関与することで深い学びに→メンバーとの相互作用も活発、グループ関係も良好| 興味や楽しさというプラス要素が必要になる| |13|林勇吾|Web上での教育用会話エージェントの説明活動における学習者の確信度推定：個人特性と課題活動量に着目した検討 |ヒューマンインターフェース学会論文誌 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/his/22/3/22_263/_pdf|掲載ページ |2020| 学習者とPCAとの協調的な作業量と学習者の自己モニタリングによる協定内容との関係を調べる| PCAへの説明活動量の増大が学習者の確信度評定の上昇に影響を及ぼす| 活動者に説明活動量を増やすことで自身んも問題解決に対する達成度も上がる| |14|林勇吾 下條志厳 |インタラクティビティの高い協同学習の支援に向けた実験的検討 |人工知能学会研究会資料|https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaialst/91/0/91_18/_pdf|掲載ページ |2021| ICAP理論という協同学習プロセスに着目その中の、PassiveからInteractiveに段階的に促すために、ICAP理論に基づくキーワードに反応するプロンプトを提示| プロンプトを提示した方が、学習パフォーマンスは高上また、段階的にプロセスを移行することで学習パフォーマンスは高上|段階的な理解が求められる| |15|Chi,M.T.H.,Wylie,R |The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes|発表場所や出版社 |https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/00461520.2014.965823?casa_token=14thhlf9EsoAAAAA:6A7x2YeFm0pFS2xjBUOlrpwyRcaBalXjUbycals3Jakq_dPOH4FdREchjJvFn9wqUfclKO17eunNig|掲載ページ |発行年| ICAP理論| 学習において、段階的な理解|プロセスの理解、段階的変化に活用| |16|玉瀬耕治,石田恵利子 |カウンセラーのうなずきの量に関する実験的研究 |奈良教育大学教育研究所紀要 31|https://nara-edu.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=9918&item_no=1&page_id=13&block_id=21|157 - 169 |1995| カウンセラーが用いるうなずきの量とその挿入位置が、共感性、純粋性、尊重性の評定にどのように関わってくるか。| 2×4の要因計画が゙用いられた。第1の要因は被験者の性別で被験者問要因、第2の要因はうなずきの量と挿入位置(12%、40%A，40%B，84%)で被験者内要因であった。40%Bは全体的に評定が低い.12%が全体的に評定が高くその中でも共感性が最も評価されている| 頷きで共感性を見出すには位置と量のバランスを考える必要がある．この論文では話者の話初めに頷きを入れると， すべての項目において評定が下がることがわかる．位置を考える必要がある| |16|著者 |高齢者のための発話意図を考慮した対話システム. |日本感性工学会論文誌 11.2 |https://web.archive.org/web/20181102024100id_/https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjske/11/2/11_2_207/_pdf|掲207-214 |2012| 相手の発話意欲を促すシステムの考案(高齢者の発話パターンより)| 5W1H法や関連語を用いた発話などを行うことで，話を聞いている間をもたらす頃ができる| システムの会話作成プログラムの構成を考えるのに使うことができる| |17|下岡和也, 徳久良子, 吉村貴克, 星野博之, & 渡部生聖|音声対話ロボットのための傾聴システムの開発. |自然言語処理 24.1 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/24/1/24_3/_pdf/-char/ja|3-47. |2017| 回想法をベースとした傾聴対話システムの提案．| 問い返しや，言い換え，要約，相槌，共感．繰り返しを元にした対話システムの実現| システムの会話作成プログラムの構成を考えるのに使うことができる| |18|目黒豊美, 東中竜一郎, 堂坂浩二, & 南泰浩.|聞き役対話の分析および分析に基づいた対話制御部の構築. |情報処理学会論文誌 53.12 |https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=87763&item_no=1&page_id=13&block_id=8|2787-2801.|2012| 聞き役対話と雑談より，対話割合の比較，対話の流れをHMMを用いて分析．| 聞き役は自己開示を減らし，質問や相槌を増やすことで，話し手に自己開示や，情報開示を行なってもらうことができる．自己開示後質問をすることで話しやすい対話の流れができる．| システムの会話作成プログラムの構成を考えるのに使うことができる| |19|大石真史; 大澤博隆|エージェントの同化と対比による社会的比較の効果の検証.|人工知能学会全国大会論文集 第 35 回 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2021/0/JSAI2021_2I4GS5c05/_pdf|pp. 2I4GS5c05-2I4GS5c05 |2021| 上方比較と下方比較、同化と対比が行われること及びそれぞれの条件における社会的比較の効果を検証する。| エージェントが，人間と類似性を感じさせ，能力が人間よりも劣っている場合，人間の集中力を妨げない新たな可能性．| 弱いロボットと同じく，劣っている場合を考える際に，同化や退避という観点から物事を捉える．また，予想された効果がえられない要因が自信の研究にも当てはまると感じるため、注意するべきである| |20|津村賢宏; 山田誠二. |擬人化エージェントの自己開示による人の共感の促進. |人工知能学会全国大会論文集 第 35 回 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2021/0/JSAI2021_1J4GS9a02/_pdf|pp. 1J4GS9a02-1J4GS9a02 |2021|エージェントから人間に対する自己開示に注目し，人間の共感とエージェントの自己開示の関係に加えて共感の促進に効果的な自己開示の特性を調査するための実験を行う.同時に，外見の異なる擬人化エージェントと自己開示の関係についても調査| シナリオに関連性の高い自己開示が最も共感を促進しやすく，自己開示がないほうが共感を抑制する．共感的反応を促進させる場合は，外見が人間であると，自己開示の関連性が高いほど共感的反応を促進する．| 自身のエージェントと作業を行うことに対するシナリオづけやエージェントの外見などの参考になる| |21|中田哲史, & 徳丸正孝|複数の異なる特性を持つエージェントを用いた学習支援システム. |日本知能情報ファジィ学会ファジィシステム シンポジウム 講演論文集 第 37 回ファジィシステムシンポジウム.|https://www.jstage.jst.go.jp/article/fss/37/0/37_206/_pdf|pp. 206-210 |2021| 未熟なエージェントと,優秀なエージェント両方と学習を行うことで学習が促進されるという結果が出ている| 未熟なエージェントと,優秀なエージェント両方とクイズ形式の学習を行わせることで,ユーザにアドバイスを与える/与えられる立場に起き,学習を促している.ユーザが得意なカテゴリを未熟なエージェントにアドバイスし,優秀なエージェントには不得意なカテゴリの説明をしてもらうというシステム| しかし,得意なカテゴリ,不得意なカテゴリで明確にアドバイスを与える/与えられると立場を分けてしまったゆえ,この研究ではアドバイスは参考にならなかったとーザの感想として挙げられている.そのため,得意不得意で分けるのではなく,どちらでもユーザが考えるという行動を促すようなシステム作成が必要になると考えられる.| |22|浅井亮太, 堂坂浩二, 東中竜一郎, 南泰浩, 前田英作. |多人数対話における対話エージェントのコミュニケーション活性効果. |言語処理学会第 15 回年次大会発表論文集.|http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/members/rh/pdf/NLP2009_asai.pdf|pp454 |2009 | 対話エージェントの共感的発言がユーザの発言数を有意に増加させると研究の結果から述べられている|エージェントがユーザに対し共感的発言を行うと,ユーザの満足度を向上させることに加えて,対話エージェン トへの肯定的印象を高め,ユーザの発言数をさらに増加させることが分かっている,また|本研究ではユーザの発言が多く関わる研究であり,共感という観点は大きく影響すると考えられる.| |23|岡田美智男 |弱いロボット |医学書院 |書籍|1-213 |212| 内容の簡潔なまとめ| 内容の詳細メモ| 自分の研究との関連性のメモ| * 新出単語 [#h669f78 [#k93c47c6] |出てきた論文No.|言葉|意味| |04|パラ言語|話し手が聞き手に与える言語情報のうち、イントネーション、リズム、ポーズ、声質といった言語の周辺的側面| |04|コーパス|文字化した話し言葉を大量に集め、コンピュータでいろいろ検索・分析して調べられるようにしたデータベースのこと| |06|ペルソナ分析|意味| |06|シナリオ手法|意味| |06|メラビアンの法則|意味| ~ ~ ~ ~ ~ ~ #hr [[22_Kakutani]]に戻る
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[[22_Kakutani]] * 研究の概要 [#w6de4ca1] 肉声と合成音声とではイントネーションや声色など、どこが異なるのか、どのようにすれば不快感がない合成音声を作ることができるのかを考え、『教育に向いた合成音声』というものを研究する ** 研究タイトル [#j4132eea] 教育向け合成音声 → 協同学習エージェント **研究キーワード [#pfe3873a] -イントネーション --重要な部分の強調 -声色 --場面に合わせた声 --音声加工 -間 --緩急 -喋り方 --ゆっくり -ピア教育 --youよりwe -体制や人の動きにたいするアプローチ -原稿に対するアプローチ -肉声と合成音声との違い **研究は何を目指すものか（目標） [#o293498d] 合成音声の授業を聞く生徒に対してだけではなく、ネット上に自身の音声を載せたくないなどの理由により合成音声を活用し授業を作成する教員にも、使いやすく役に立つものを作れれば良いと考えています。 &br; →学習のサポートになり、最終的には自主的な学習を目指す（目指したい） **この研究がうまくいけば何が実現するのか（将来、可能性、応用など） [#if72b70f] 教育だけではなく、さまざまな場面に使えるようになると思います。 **この研究の新規性・新奇性 [#j560a5f5] 学習支援全体にスポットを当てるのではなく、教員にスポットを当てていきたいです。&br; また、聞く人や場面に合わせた合成音声など、さらに日常的な音声になることを目指します。&br; **この研究の有用性 [#v4581b34] **目指すシステムの形（どういう入力でどういう出力があるか。何ができるか。） [#g862eeab] 人の体の動き(入力)や表情(入力)に合わせ、加工された音声(出力)&br; イントネーションやリズムがつくことで、聞き取りやすくなるのではないでしょうか。 **システムのターゲットユーザ [#wd1e2254] 教員 **システムの活用シーン [#iddfed73] 学校教育 * 研究トピック（議題）整頓 [#wc86f10c] 合成音声/寄り添い/行動 * 研究ノート [#l209c850] -研究根本メモ&br; https://docs.google.com/document/d/10jPKqvaO42Ij5yqoZSpFzMU2pdoIo2GmzqifOfwgj8k/edit?usp=sharing -授業メモ&br; https://docs.google.com/document/d/1fnNbgCSMLTPkGSTohWU6BD-iRZ9cwn3sdv_Ko96tUT8/edit?usp=sharing -冬課題&br; --''[[22_Kakutani_Fuyu]]'' -春課題&br; arduinoとprocessingに触れたかったので軽く電子工作を行なった。&br; 曲げセンサを使用し、簡易的な楽器を作成。&br; #ref(har3.jpg,left,nowrap,添付ファイルの画像,45%) #ref(スクリーンショット 2022-04-10 21.41.22.png,left,nowrap,添付ファイルの画像,15%) --反省点&br; 曲げセンサの対応する数値の設定が、細かすぎて狙った音を拾いにくい。&br; 今、何の音が鳴っているのか視覚的にわかりやすくしたかったが、できなかった。&br; --2022-2023:冬課題&br; https://docs.google.com/presentation/d/1t0hEftZ7jOfnefHuQMol9AQwvhrezk23ZRrgJ9_a9BQ/edit?usp=sharing --動画&br; https://www.dropbox.com/sh/p51p3k3ze5ktzpg/AACwvUc-BWFt-37FcG102Xzpa?dl=0 &br; １回目は、前の音が残留&br; ２回目は視覚的にわかりにくい。また、数値の制御がシビア -2022夏&br; --発表資料&br; https://drive.google.com/drive/folders/1-4dt-OXVB3hBLcYwq0ZtmALpMMjxsOr-?usp=sharing -2022-2023:冬課題&br; --発表資料&br; https://docs.google.com/presentation/d/1t0hEftZ7jOfnefHuQMol9AQwvhrezk23ZRrgJ9_a9BQ/edit?usp=sharing *似ている人 [#ga640559] #ref(ZEMI.jpg,left,nowrap,添付ファイルの画像,10%) * 文献ノート [#k60eb404] 自分が日々読む、論文や書籍の記録を取る。 |No.|著者 |タイトル |発表場所や出版社 |URL|掲載ページ |発行年| 内容の簡潔なまとめ| 内容の詳細メモ| 自分の研究との関連性のメモ| |01|三 谷 雅 純|生涯学習施設の館内放送はどうあるべきか : 聴覚実験による肉声と人工合成音声の聞きやすさの比較| 兵庫県立人と自然の博物館「人と自然」|https://www.jstage.jst.go.jp/article/hitotoshizen/25/0/25_63/_pdf|63~73|2014|合成音声と肉声音声の比較。また、女性男性での聞き取りやすさの差をアナウンサーの声で比較している|合成音声はやはり、肉声よりも聞き取りにくい。合成音声のみで聞いた時にはあまり聞き取りづらさを感じないが、肉声と比較すると圧倒的に聞き取りづらいことがわかる。また、言葉とリズムの関係性を研究している。この文献では、リズムをつけても聞き取りやすさには関係ないとある。しかし、聴覚に問題がある人には効果がある可能性を提示している。聞き取りにくい合成音声であっても、文字やイラストなど、視覚にアプローチすると良い。|言葉のリズムや、周波数などの関係性も少し描かれているため合成音声の聞き取りやすさを考える時に役立つ。| |02|井 田 志 乃|授業動画の音声の種類と理解度の関係|宮崎公立大学人文学部紀要|https://miyazaki-mu.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=1407&item_no=1&page_id=13&block_id=17|1-17|2022| 動画配信形式のオンデマンド型授業を想定した授業動画における聴覚情報である音声の種 類が，授業内容の理解のしやすさと授業動画としての好ましさに及ぼす影響について|オンデマンド授業における、合成音声と肉声での授業の差を授業で実際に実践し、アンケートで聞いている。その結果，授業内容の理解のしやすさと授業動画としての好ましさともに，聴覚情報としては肉声及び肉声でも合成音声でも違いはないと回答した被験者の割合が高かった.小テストの平均点も，聴覚情報が肉声である動画を確認したグループが僅かながら高く， 授業動画における聴覚情報として肉声が支持される傾向が示唆された。|合成音声に対してのネガティブなイメージは、抑揚がない。淡々としている。という、予想した通りの結果であった。ネガティブなイメージ、ポジティブなイメージをもとに音声を変化させることができれば良いと感じる。| |03|赤木 正人 |音声に含まれる感情情報の認識 : 感情空間をどのように表現するか |日本音響学会誌 / 66 巻 (2010) 8 号 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/jasj/66/8/66_KJ00006537917/_article/-char/ja/| 393-398 |2010| 音声によるコ ミュ ニ ケーションでは言語情報だけではなくこれらの情報にも重要な役割が含まれていると言われており，音声対話の精緻な解析のため にはこれら双方を考慮する必要がある.機械のための言葉の感情理解 | 母音の高さや、言葉の周波数などによりさまざまな感情が表現される。曖昧な部分が多い。その中でどのように分類や考え方をすれば、機械に言葉の感情を理解できるかを考える。難しいため、論文をさらに読み込む必要があると感じる| この論文は機械に感情音声の理解をさせるために考えられていたが、逆に考えると、機械に感情的な言葉を話させる時に参考になるのではないかと感じた。また、合成音声ではないが、何か聞いた言葉をメモする機能などで支援する時に機械が感情を理解して赤線を引くなどできたら面白そうだと感じた。| |04|森大毅 |音声からの感情・態度の理解 |電子情報通信学会誌 |http://www.speech-lab.org/Publications_files/k101_9_902.pdf|902-907 |2018| 音声感情認識における現状。コーパス、モデリングの難しさ。感情の具体的なわけかた。|コミュニケーションにおいて、音声は、あいての感情を理解するための一部である。その中で、音声をインターフェースなどパラ言語というものは失われている。どうインターフェースに組み込んでいくのか。音声をコーパスし、(さまざまなコーパスがある)その中で感情をモデリングし、言葉を周波数や声のそくどなどから分類していく|これも03の論文と同じく、人の音声感情認識に目をつけているが、インターフェースにも活用できそうである。また、音声を扱う上での基礎的な知識となる（気がする）| |05|高 橋 智 子, 庄 司 一 子 |< 研究論文> 中学校におけるケアと安心感の醸成: 継続的・縦断的ピア・サポート実践を通して. |共生教育学研究9 |https://tsukuba.repo.nii.ac.jp/record/2003517/files/JERHC_9-1.pdf |1-11 |2022| ピア・サポートとは何か。ピア・サポートにおける、関係性。また、ピアサポートによって得られた効果。| ピア・サポートはコール(Cole, T.(1999) によって，ピア・プログラムという形で進めら れてきた活動であり，学校の中に思いやりある 集団を作ることを目的に実践されてきた。ピ ア・サポートとは「非専門家による対人的支 援活動(peer helping)」と定義される (1999; 西山・山本, 2005)。特に学校教育で 行われるピア・サポートは，生徒は困った時おとなに相談せず，仲間に相談することから考え られるようになった(コール, 2002)ピア・サポートには、生徒間の関係性と共に、それを支援する第三者の介入も必要である。| ケアや支援についての定義が書かれており、何を大事にしたいか、さらに支援する時どのような部分に着目すれば良いかを考える良いきっかけとなると感じた。また、ピア教育の有用性も実験結果より上げられており、具体的にどのようなことをしていけばいいのかのヒントになると感じる。| |06|山本志遠, 梅津健也, 蕪木梨乃, & 久保田直行 |マルチロボットコミュニケーションを用いた人に寄り添う情報支援. 知能と情報 |日本知能情報ファジィ学会誌|https://web.archive.org/web/20201218083111id_/https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/32/6/32_964/_pdf|964-974 |2020| 実際に、支援エージェントを作っている。支援の際の必要な要素などが記載| 支援を行うロボットパートナーには「共感」が必要である。ペルソナ分析や、シナリオ手法などが有効。また、メラビアンの法則により、音声よりもそのほかの周辺情報の方が人は感じ取りやすい。また、そのメラビアンの法則より、感情に合わせたエージェントの表情というものが必要となってくる。| 支援の際の寄り添い方のお手本になると感じた。また、メラビアンの法則にも触れており、自身が着目している音声との関係も少し触れていると感じる。間さらに、寄り添い、共感性や表情の認識など、活用できそうな部分が多々見られる。| |07|髙橋ともみ ,田中一晶 ,小林賢一郎,岡夏樹 |音声対話エージェントの社会的存在感向上のための感情表現の音楽的強調 |HAI シンポジウム2020|https://hai-conference.net/symp2020/proceedings/pdf/G-19.pdf|1-5 |2020| 感情表現が行いにくい合成音声に、SEやBGMを付けることにより得られる効果など。| メラビアンの法則にもあるように、聴覚情報は38%しか声色での感情判断に使われていない。ここから視覚情報を使わなくては、合成音声はどれだけ肉声に近づけようとも、対話をするに合ったて、不十分なのではないか→アニメやドラマなどでは感情をSEなどで表現している。これを我々は不自然に感じない。では合成音声につけたら？印象をしっかりと伝達することができていた。ネガティブな印象を与えるSEはメールの受信に向いていないなど、不快に感じることや、思ってもいない意図として伝達されることがあるためSEの音はよく考えなければならない。| 合成音声をさらに聞きやすくする際に、SE、BGMなど活用すれば良いことがわかった。しかし、場面をよく考えなければならないことを念頭に置いておくことが必要となる。BGMなど似たような効果がある物を探したい| |08|林 勇吾 |擬人化エージェントを用いた協同学習の研究 |人工知能 30巻4号 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/30/4/30_508/_pdf|508-510 |2015| 人の協同学習においてどのようなインタラクションが必要か、また、そこにどうエージェントがかかあ￥わていくか|1:1の人間の協同学習にエージェントを入れ、問いかけを行うことにより、円滑な協同学習を進めることを可能にできるかどうか。また、エージェントの視覚的アプローチはどのように行うか、表情は？どう関わっていくか| 全体的に似た研究をしている。内その中で、人間１：１エージェントとの違いや、どのようなアプローチをしているかを考えるのに使える| |09|川口 ゆり,中村 航洋,友永 雅己 |比較認知科学的に見る「幼児図式」の認知の進化 |エモーション・スタディーズ 第6巻第1号| https://www.jstage.jst.go.jp/article/ems/6/1/6_ES603/_pdf/-char/ja|13─19 |2021| 幼児図式について|子供の体のバランスは愛着行動を起こすために顔は大きくなどバランスについての話| エージェントを作る際の親密感につながる？| |10|林幸寿枝,長和彦 |自信を持つことを目指した関わり：共に遊ぶことと誉めることを大切にして |情緒障害教育研究紀要 |http://s-ir.sap.hokkyodai.ac.jp/dspace/bitstream/123456789/9418/1/KJ00000099006.pdf|217-222|2001|自信を持ってもらうには、関わり方、関心など深い関係性が関係する|学習が苦手な子は、スッテプを踏むごとに誉めるなど、できなかったことではなく、できたことに対してのアプローチを大切とする。また、自分の考えを表現するなでは、自身の考えを伝えられるような質問を心がけることで、手助けになる|質問の仕方や、自信の付け方など、学習補助をするにあたり大切なことを書いてある。ターゲットは少し異なるが根本的なサポートという面で参考になる| |11|篠原 智哉 山元 翔 平嶋 宗 |段階的外化表現を利用した力学での問題理解に関する支援|一般社団法人 人工知能学会 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2011/0/JSAI2011_1H12/_pdf|掲載ページ |2011|「言葉の式」を利用した外化による支援を行う| 「言葉の式」を用いることで問題の構造を捉えたうえでの 解決が促されているという点である程度の効果が考えられる| 言葉の式使えそう| |12|解良優基 出口拓彦 |自分とメンバーの感情的エンゲージメントが グループ学習への態度に及ぼす影響 |日本教育工学会論文誌 |https://tsukuba.repo.nii.ac.jp/record/2003502/files/JERHC_8-1.pdf|掲載ページ |2017| 学生のグループ゚活動を対象として、自分および゙グループメンバーの感情的エンゲージメントが活動中の発言や学習成果の認知に及ぼす影響について検討| 学習内容の理解などの学習や社会的側面に成果がみられるグループ活動に積極的に関与することで深い学びに→メンバーとの相互作用も活発、グループ関係も良好| 興味や楽しさというプラス要素が必要になる| |13|林勇吾|Web上での教育用会話エージェントの説明活動における学習者の確信度推定：個人特性と課題活動量に着目した検討 |ヒューマンインターフェース学会論文誌 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/his/22/3/22_263/_pdf|掲載ページ |2020| 学習者とPCAとの協調的な作業量と学習者の自己モニタリングによる協定内容との関係を調べる| PCAへの説明活動量の増大が学習者の確信度評定の上昇に影響を及ぼす| 活動者に説明活動量を増やすことで自身んも問題解決に対する達成度も上がる| |14|林勇吾 下條志厳 |インタラクティビティの高い協同学習の支援に向けた実験的検討 |人工知能学会研究会資料|https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaialst/91/0/91_18/_pdf|掲載ページ |2021| ICAP理論という協同学習プロセスに着目その中の、PassiveからInteractiveに段階的に促すために、ICAP理論に基づくキーワードに反応するプロンプトを提示| プロンプトを提示した方が、学習パフォーマンスは高上また、段階的にプロセスを移行することで学習パフォーマンスは高上|段階的な理解が求められる| |15|Chi,M.T.H.,Wylie,R |The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes|発表場所や出版社 |https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/00461520.2014.965823?casa_token=14thhlf9EsoAAAAA:6A7x2YeFm0pFS2xjBUOlrpwyRcaBalXjUbycals3Jakq_dPOH4FdREchjJvFn9wqUfclKO17eunNig|掲載ページ |発行年| ICAP理論| 学習において、段階的な理解|プロセスの理解、段階的変化に活用| |16|玉瀬耕治,石田恵利子 |カウンセラーのうなずきの量に関する実験的研究 |奈良教育大学教育研究所紀要 31|https://nara-edu.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=9918&item_no=1&page_id=13&block_id=21|157 - 169 |1995| カウンセラーが用いるうなずきの量とその挿入位置が、共感性、純粋性、尊重性の評定にどのように関わってくるか。| 2×4の要因計画が゙用いられた。第1の要因は被験者の性別で被験者問要因、第2の要因はうなずきの量と挿入位置(12%、40%A，40%B，84%)で被験者内要因であった。40%Bは全体的に評定が低い.12%が全体的に評定が高くその中でも共感性が最も評価されている| 頷きで共感性を見出すには位置と量のバランスを考える必要がある．この論文では話者の話初めに頷きを入れると， すべての項目において評定が下がることがわかる．位置を考える必要がある| |16|著者 |高齢者のための発話意図を考慮した対話システム. |日本感性工学会論文誌 11.2 |https://web.archive.org/web/20181102024100id_/https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjske/11/2/11_2_207/_pdf|掲207-214 |2012| 相手の発話意欲を促すシステムの考案(高齢者の発話パターンより)| 5W1H法や関連語を用いた発話などを行うことで，話を聞いている間をもたらす頃ができる| システムの会話作成プログラムの構成を考えるのに使うことができる| |17|下岡和也, 徳久良子, 吉村貴克, 星野博之, & 渡部生聖|音声対話ロボットのための傾聴システムの開発. |自然言語処理 24.1 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/24/1/24_3/_pdf/-char/ja|3-47. |2017| 回想法をベースとした傾聴対話システムの提案．| 問い返しや，言い換え，要約，相槌，共感．繰り返しを元にした対話システムの実現| システムの会話作成プログラムの構成を考えるのに使うことができる| |18|目黒豊美, 東中竜一郎, 堂坂浩二, & 南泰浩.|聞き役対話の分析および分析に基づいた対話制御部の構築. |情報処理学会論文誌 53.12 |https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=87763&item_no=1&page_id=13&block_id=8|2787-2801.|2012| 聞き役対話と雑談より，対話割合の比較，対話の流れをHMMを用いて分析．| 聞き役は自己開示を減らし，質問や相槌を増やすことで，話し手に自己開示や，情報開示を行なってもらうことができる．自己開示後質問をすることで話しやすい対話の流れができる．| システムの会話作成プログラムの構成を考えるのに使うことができる| |19|大石真史; 大澤博隆|エージェントの同化と対比による社会的比較の効果の検証.|人工知能学会全国大会論文集 第 35 回 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2021/0/JSAI2021_2I4GS5c05/_pdf|pp. 2I4GS5c05-2I4GS5c05 |2021| 上方比較と下方比較、同化と対比が行われること及びそれぞれの条件における社会的比較の効果を検証する。| エージェントが，人間と類似性を感じさせ，能力が人間よりも劣っている場合，人間の集中力を妨げない新たな可能性．| 弱いロボットと同じく，劣っている場合を考える際に，同化や退避という観点から物事を捉える．また，予想された効果がえられない要因が自信の研究にも当てはまると感じるため、注意するべきである| |20|津村賢宏; 山田誠二. |擬人化エージェントの自己開示による人の共感の促進. |人工知能学会全国大会論文集 第 35 回 |https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2021/0/JSAI2021_1J4GS9a02/_pdf|pp. 1J4GS9a02-1J4GS9a02 |2021|エージェントから人間に対する自己開示に注目し，人間の共感とエージェントの自己開示の関係に加えて共感の促進に効果的な自己開示の特性を調査するための実験を行う.同時に，外見の異なる擬人化エージェントと自己開示の関係についても調査| シナリオに関連性の高い自己開示が最も共感を促進しやすく，自己開示がないほうが共感を抑制する．共感的反応を促進させる場合は，外見が人間であると，自己開示の関連性が高いほど共感的反応を促進する．| 自身のエージェントと作業を行うことに対するシナリオづけやエージェントの外見などの参考になる| |21|中田哲史, & 徳丸正孝|複数の異なる特性を持つエージェントを用いた学習支援システム. |日本知能情報ファジィ学会ファジィシステム シンポジウム 講演論文集 第 37 回ファジィシステムシンポジウム.|https://www.jstage.jst.go.jp/article/fss/37/0/37_206/_pdf|pp. 206-210 |2021| 未熟なエージェントと,優秀なエージェント両方と学習を行うことで学習が促進されるという結果が出ている| 未熟なエージェントと,優秀なエージェント両方とクイズ形式の学習を行わせることで,ユーザにアドバイスを与える/与えられる立場に起き,学習を促している.ユーザが得意なカテゴリを未熟なエージェントにアドバイスし,優秀なエージェントには不得意なカテゴリの説明をしてもらうというシステム| しかし,得意なカテゴリ,不得意なカテゴリで明確にアドバイスを与える/与えられると立場を分けてしまったゆえ,この研究ではアドバイスは参考にならなかったとーザの感想として挙げられている.そのため,得意不得意で分けるのではなく,どちらでもユーザが考えるという行動を促すようなシステム作成が必要になると考えられる.| |22|浅井亮太, 堂坂浩二, 東中竜一郎, 南泰浩, 前田英作. |多人数対話における対話エージェントのコミュニケーション活性効果. |言語処理学会第 15 回年次大会発表論文集.|http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/members/rh/pdf/NLP2009_asai.pdf|pp454 |2009 | 対話エージェントの共感的発言がユーザの発言数を有意に増加させると研究の結果から述べられている|エージェントがユーザに対し共感的発言を行うと,ユーザの満足度を向上させることに加えて,対話エージェン トへの肯定的印象を高め,ユーザの発言数をさらに増加させることが分かっている,また|本研究ではユーザの発言が多く関わる研究であり,共感という観点は大きく影響すると考えられる.| |23|岡田美智男 |弱いロボット |医学書院 |書籍|1-213 |212| 内容の簡潔なまとめ| 内容の詳細メモ| 自分の研究との関連性のメモ| * 新出単語 [#h669f78 [#k93c47c6] |出てきた論文No.|言葉|意味| |04|パラ言語|話し手が聞き手に与える言語情報のうち、イントネーション、リズム、ポーズ、声質といった言語の周辺的側面| |04|コーパス|文字化した話し言葉を大量に集め、コンピュータでいろいろ検索・分析して調べられるようにしたデータベースのこと| |06|ペルソナ分析|意味| |06|シナリオ手法|意味| |06|メラビアンの法則|意味| ~ ~ ~ ~ ~ ~ #hr [[22_Kakutani]]に戻る
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