情動による感情音声発話のメカニズムとモデル化に関する研究

Material type: 文書・図像類

Author: 党, 建武

Publisher: -

Publication date: 2019-05-30

Material Format: Digital

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Note (General)：: 本研究では、発話計画の脳活動、発話運動及び行動学的な観測から感情音声の発話メカニズムの究明とそのモデル化を行った。発話運動分析により、悲しみの発話では舌背の位置が低く後ろ寄りになり、幸せの発話時に舌背が前寄りになることがわかった。眼球運動と脳電図を用いて連続朗読の脳活動を全時間帯で計測した。再構成し...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 情動による感情音声発話のメカニズムとモデル化に関する研究
Author/Editor: 党, 建武
Author Heading: 党, 建武
Publication Date: 2019-05-30
Publication Date (W3CDTF): 2019-05-30
Alternative Title: A study on production mechanism and modeling of emotional speech
Periodical title: 科学研究費助成事業研究成果報告書
Pages: 1-6
Text Language Code: jpn
Subject Heading: 音声生成
感情音声
脳ネットワーク
神経学的モデル
音声生成モデル
Target Audience: 一般
Note (General): 本研究では、発話計画の脳活動、発話運動及び行動学的な観測から感情音声の発話メカニズムの究明とそのモデル化を行った。発話運動分析により、悲しみの発話では舌背の位置が低く後ろ寄りになり、幸せの発話時に舌背が前寄りになることがわかった。眼球運動と脳電図を用いて連続朗読の脳活動を全時間帯で計測した。再構成した発話計画、語意処理と文法処理の脳ネットワークを分析したところ、発話計画ネットワークは単語毎に活動しており、語意処理ネットワークが朗読の前半でより活発し、文法処理ネットワークが後半ではより活発していることを明らかにした。それは、後半になると文脈情報が豊かになり語意処理しやすくなることを示唆した。研究成果の学術的意義や社会的意義：これまでの音声に関する脳研究のほとんどは、音声資料は孤立の言葉を使用するか、または特定な時間区間のみに注目している。もう一つの問題は、音声生成過程には発話運動による筋電の影響で脳電図の分析が困難である。本研究では、眼球運動と脳電図を用いて連続文章の朗読における脳活動を全時間帯で計測することによって音声生成における脳ネットワークの動的特性を分析する。本研究は非侵襲的な手法により脳活動を連続的全時間帯で計測するのは音声生成町域で初めての挑戦である。実験ディザインとデータ分析への貢献は、眼球運動のデータを脳活動の時間的な指標として使用し、脳ネットワーク活動と時間との対応関係を明確にした。：In this study, we investigated production mechanism of emotional speech and its modeling based on articulatory movements, neurological activities and behavioral observations. Articulation analysis showed that the position of the tongue dorsum moves lower and backward for sad speech, while the dorsum moves forward for happiness. We used eye movement and EEG to observe the brain activations in the full time scale during continuously oral reading. Analysis of the brain networks reconstructed based on EEG showed that the speech planning network acts for each word, and the semantic processing network is more active in the first half of reading, while the grammar processing network becomes more active in the second half. This suggests that the semantic processing gets easier since the context information becomes rich in the second half of the continuous reading.
基盤研究(C)（一般）
研究期間：2016～2018
課題番号：16K00297
研究者番号：80334796
研究分野：言語科学、音声生成
identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/16041
Format (IMT): application/pdf
Source: https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/16041/1/16K00297seika.pdf
https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/16041/1/16K00297seika.pdf
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 北陸先端科学技術大学院大学 : JAIST学術研究成果リポジトリ