| Item type |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2023-03-07 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
表情と口調に基づく本心で誉めているか否かの自動判別手法 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
Automatic Detection of Insincere Utterances Based on Facial Expression and Tone of Voice |
|
言語 |
en |
| その他（別言語等）のタイトル |
|
|
その他のタイトル |
ヒョウジョウ ト クチョウ ニ モトズク ホンシン デ ホメテ イルカ イナカ ノ ジドウ ハンベツ シュホウ |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
|
資源タイプ |
conference paper |
| 著者 |
見尾, 和哉
目良, 和也
黒澤, 義明
石野, 亜耶
竹澤, 寿幸
MIO, Kazuya
MERA, Kazuya
KUROSAWA, Yoshiaki
ISHINO, Aya
TAKEZAWA, Toshiyuki
|
| 抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Abstract |
|
内容記述 |
We propose a method to detect insincere utterances based on facial expression and tone of voice. This paper develops our previous method bychanging features. In order to decrease the bad influence due to the different mouth-movement at free sentence task, the proposed method removes the features of coordinates for mouth. Furthermore, the type of acoustic feature were significantly increased from 3 to 1,027. The experimental result represented that the recall of insincere utterance praised with the participants’ own expression was improved 15 point and the accuracy of the utterance by a fixed sentence was improved 5 point over the previous method. |
| 内容記述 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
2020年度(第34回) : 2020年6月9日-6月12日 : オンライン 3O5-GS-13-02
本研究は国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)の研究成果展開事業「センター・オブ・イノベーション(COI)プログラム」グラント番号JPMJCE1311の助成を受けたもの |
| 書誌情報 |
人工知能学会全国大会論文集
巻 34,
p. 1-3,
発行日 2020
|
| 出版者 |
|
|
出版者 |
人工知能学会 |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AA11578981 |
| DOI |
|
|
関連タイプ |
isIdenticalTo |
|
|
識別子タイプ |
DOI |
|
|
関連識別子 |
info:doi/https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2020.0_3O5GS1302 |
| 権利 |
|
|
権利情報 |
本著作物の著作権は人工知能学会に帰属します。本著作物は著作権者である人工知能学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」に従うことをお願いいたします。 |
| 関連サイト |
|
|
|
識別子タイプ |
URI |
|
|
関連識別子 |
https://www.ai-gakkai.or.jp/ |
|
|
関連名称 |
https://www.ai-gakkai.or.jp/ |
| フォーマット |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
|
|
出版タイプ |
VoR |
|
出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
JSAI2020mio.pdf (471.2 kB)
