JP4691327B2 - 情報処理装置および情報処理プログラム - Google Patents
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学習音声に含まれる音声特徴量の組である音声特徴量ベクトル、音声を発した話者の感情を示す情報、前記話者の感情表出状態の前記音声特徴量ベクトルの出現確率である感情表出確率、及び前記話者の感情表出がなかったときの前記音声特徴量ベクトルの出現確率である平静状態確率を対応付けて保持する学習音声を用いて生成された符号帳を、笑い、怒り、悲しみの感情、および平静状態に対応させて作成し、作成した該符号帳を記憶する符号帳記憶手段と、
顔の像を含む顔画像を表す顔画像情報を記憶する画像情報記憶手段と、
利用者が発声した音声から得られた音声信号を受信する音声信号受信手段と、
前記音声信号受信手段によって受信された音声信号から前記音声特徴量ベクトルを抽出する音声特徴量抽出手段と、
前記音声特徴量抽出手段によって抽出された前記音声特徴量ベクトルから、笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情に対応した前記符号帳に基づいて前記利用者の笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出についての尤度である感情表出状態尤度を算出する感情表出尤度算出手段と、
前記音声特徴量抽出手段によって抽出された前記音声特徴量ベクトルから前記符号帳に基づいて前記利用者の平静状態についての尤度である平静状態尤度を算出する平静状態算出手段と、
前記笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出尤度及び前記平静状態尤度に基づき、感情表出があったときの前記利用者の笑い、怒り、悲しみのいずれかの感情表出を推測する感情推測手段と、
前記感情推測手段が推測した感情に対応する表情になるように前記顔画像を変化させる画像変化手段と、
前記画像変化手段によって変化された顔画像を表示する表示手段と
を備えた構成を有している。
この構成により、利用者が発生した音声から得られた音声信号に基づいて利用者の感情を推測し、推測した感情に対応する表情になるように顔画像を変化させるため、自動的に推測した利用者の感情に応じた顔画像を描画させることができる。
学習音声に含まれる音声特徴量の組である音声特徴量ベクトル、音声を発した話者の感情を示す情報、前記話者の感情表出状態の前記音声特徴量ベクトルの出現確率である感情表出確率、及び前記話者の感情表出がなかったときの前記音声特徴量ベクトルの出現確率である平静状態確率を対応付けて保持する学習音声を用いて生成された符号帳を、笑い、怒り、悲しみの感情、および平静状態に対応させて作成し、作成した該符号帳を記憶する符号帳記憶手段と、顔の像を含む顔画像を表す顔画像情報を記憶する画像情報記憶手段とを有するコンピュータに、
利用者が発声した音声から得られた音声信号を受信する音声信号受信ステップと、
前記音声信号受信ステップで受信された音声信号から前記音声特徴量ベクトルを抽出する音声特徴量抽出ステップと、
前記音声特徴量抽出ステップによって抽出された前記音声特徴量ベクトルから、笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情に対応した前記符号帳に基づいて前記利用者の笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出についての尤度である感情表出状態尤度を算出する感情表出尤度算出ステップと、
前記音声特徴量抽出ステップによって抽出された前記音声特徴量ベクトルから前記符号帳に基づいて前記利用者の平静状態についての尤度である平静状態尤度を算出する平静状態算出ステップと、
前記笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出尤度及び前記平静状態尤度に基づき、感情表出があったときの前記利用者の笑い、怒り、悲しみのいずれかの感情表出を推測する感情推測ステップと、
前記感情推測ステップで推測した感情に対応する表情になるように前記顔画像を変化させる画像変化ステップと、
前記画像変化ステップで変化した顔画像を表示する表示ステップと
を実行させ。
このプログラムにより、利用者が発生した音声から得られた音声信号に基づいて利用者の感情を推測し、推測した感情に対応する表情になるように顔画像を変化させるため、自動的に推測した利用者の感情に応じた顔画像を描画させることができる。
Pnrm(Ci|Ci…Ci−1)=Pnrm(Ci|Ci-N+1…Ci−1) (6)
PAnrm=Pnrm(C3|C1C2)…Pnrm(CFA|CFA−2CFA−1) (10)
PSnrm=Pnrm(C3|C1C2)Pnrm(C4|C2C3) (12)
Pemo(C4|C2C3)=λemo1Pemo(C4|C2C3)+λemo2Pemo(C4|C3)+λemo3Pemo(C4) (14)
Pnrm(C3|C1C2)=λnrm1Pnrm(C3|C1C2)+λnrm2Pnrm(C3|C2)+λnrm3Pemo(C3) (15)
Pnrm(C4|C2C3)=λnrm1Pnrm(C4|C2C3)+λnrm2Pnrm(C4|C3)+λnrm3Pnrm(C4) (16)
RE=(logPAemo−logPAnrm)/L>W (19)
を満足することを条件とすることにより、小段落のフレーム数Lに応じて重み付けの影響を増減するようにしてもよい。ここでLは例えばL=FA−2としてもよい。
(a1)PAlau>PAnrm、
(b1)WLPAlau>PAnrm、
(c1)RL=(logPAlau−logPAnrm)/L>W、
のいずれか予め決めた条件を使って、その条件を満足していれば笑いの表出状態であると判定する。「怒り」であるか「平静」であるかの判定は式(21)を使って尤度PAangを計算し、
(b2)WLPAang>PAnrm、
(c2)RA=(logPAang−logPAnrm)/L>W、
のいずれか予め決めた条件を使って、その条件を満足していれば怒りの表出状態と判定する。同様に、「悲しみ」であるか「平静」であるかの判定は式(22)を使って尤度PAsadを計算し、
(b3)WLPAsad>PAnrm、
(c3)RS=(logPAsad−logPAnrm)/L>W、
のいずれか予め決めた条件を使って、その条件を満足するか判定すればよい。判定条件はこれ以外にもいろいろなものが容易に考えられる。
この実施形態は3つの感情、「笑い」、「怒り」、「悲しみ」を区別せず、何れの感情表出も「感情」として検出する場合である。
ステップS1:入力コンテンツの音声データから所定の判定区間Sを取り込む。判定区間は前述の音声小段落であってもよいし、あるいは予め決めた少なくとも1フレームを含む一定長の音声区間であってもよい。
ステップS3:残りの判定区間があるか判定し、あればステップS1に戻り、次の判定区間について同様の処理を行う。
この実施形態は、上記第1実施形態において検出した感情表出区間S’を、図12のステップS5において更に感情表出が「笑い」、「怒り」、「悲しみ」のどれであるかを判定する。この第2実施形態は第1実施形態で使用する図11の感情表出検出用の符号帳に加えて次の符号帳を予め作成しておく。
ステップS7:これら尤度PAlau、PAang、PAsadのうち、最大の尤度を判定し、その最大尤度の感情を表すマーク、例えば笑いはLau、怒りはAng、悲しみはSadのマークをその検出区間S’の位置に対応して記憶する。
ステップS9:全ての感情表出検出区間S’について最大尤度の判定が終了していれば、全ての感情表出検出区間S’の中からマークLau、Ang、Sadのうち、例えば利用者により指定された感情のマークの検出区間に対応する区間をコンテンツから抽出する。
上述の第2実施形態では音声データからまず感情表出区間を検出し、次に各感情表出区間が「笑い」、「怒り」、「悲しみ」のいずれかであるかを判定する場合を示したが、この第3実施形態では、音声データから直接「笑い」、「怒り」、「悲しみ」の任意の感情表出を検出する。符号帳は図14に示したものを使用する。図16は第3実施形態による感情表出区間の検出処理手順を示す。
ステップS2:判定区間Sの一連のフレーム音声特徴量ベクトルを求め、図14の符号帳を参照して笑い表出尤度PAlau、怒り表出尤度PAang、悲しみ表出尤度PAsadをそれぞれ計算する。
ステップS5:全ての判定区間Sについて最大尤度の判定が終了していれば、全ての判定区間Sの中からマークLau、Ang、Sadのうち、例えば利用者により指定されたマークの検出区間に対応する区間をコンテンツから抽出する。
この実施形態も、例えば「笑い」、「怒り」、「悲しみ」の3種類の感情表出の任意のもの(1つ又は複数)を抽出することを可能にするものであり、予め次の3つの符号帳を作成しておく(図9の例と同様である)。
(2)学習音声中の全ての怒りの表出区間に「怒り」のラベリングをし、全ての平静状態区間に「平静」のラベリングをして怒り検出用符号帳を作成する。
(3)学習音声中の全ての悲しみの表出区間に「悲しみ」のラベリングをし、全ての平静状態区間に「平静」のラベリングをして悲しみ検出用符号帳を作成する。
ステップS1:コンテンツの音声データから判定区間Sを取り込む。判定区間Sは前述のように音声小段落でもよいし、予め決めた一定長の区間でもよい。
RL=(logPAlau−logPAnrm)/L
を計算する。上記怒り検出用符号帳を参照して怒り表出尤度PAangとそれに対する平静状態尤度PAnrmを求め、怒り尤度比
RA=(logPAang−logPAnrm)/L
を計算する。更に、上記悲しみ検出用符号帳を参照して悲しみ表出尤度PAsadとそれに対する平常状態尤度PAnrmを求め、悲しみ尤度比
RS=(logPAsad−logPAnrm)/L
を計算する。計算したこれら尤度比RL,RA,RSを記憶する。
このように、この第3実施形態においても「笑い」、「怒り」、「悲しみ」の任意の感情表出を選択してコンテンツから抽出することが可能である。
この実施形態は第4実施形態の変形例である。第4実施形態では感情表出区間を検出するために各感情表出状態尤度比を一定閾値Rthと比較したが、ここでは、各感情表出状態尤度を共通の平静状態尤度と比較して各感情表出区間を検出する。そのために、学習音声中の笑い表出区間、怒り表出区間、悲しみ表出区間にそれぞれ「笑い」、「怒り」、「悲しみ」をラベリングし、音声が平静となる区間に「平静」をそれぞれラベリングし、図19に示す符号帳を作成しておく。図19に示すように、符号帳には笑い、怒り、悲しみ、平静の各感情表出における符号の単独出現確率(unigram)、条件付出現確率(bigram、trigram)が学習音声から求められ、書き込まれている。
ステップS1:コンテンツの音声データから判定区間Sを取り込む。
ステップS2:判定区間Sを分析してフレーム毎の音声特徴量を求め、図19の符号帳を参照して笑い表出尤度PAlau、怒り表出尤度PAang、悲しみ表出尤度PAsad、平静状態尤度PAnrmを計算し、記憶する。
ステップS7:「笑い」、「怒り」、「悲しみ」のうち、利用者に指定された感情の検出区間に対応する区間を音声コンテンツから抽出する。
この実施形態では、予め学習音声中の「笑い」、「怒り」、「悲しみ」の音声区間にそれぞれ対応するラベルをつけ、「笑い」の音声区間と「怒り」の音声区間の全フレームの音声特徴量スペクトルから笑い表出についての各量子化音声特徴量ベクトルの各出現確率と、怒り表出についての量子化音声特徴量ベクトルの各出現確率を求め、図22に示す符号帳CB−1を作成し、同様に「怒り」の音声区間と「悲しみ」の音声区間の全フレームの音声特徴量ベクトルから怒り表出についての各量子化音声特徴量ベクトルの各出現確率と、悲しみ表出についての量子化音声特徴量ベクトルの各出現確率を求め、図22に示す符号帳CB−2を作成し、「悲しみ」の音声区間と「笑い」の音声区間の全フレームの音声特徴量ベクトルから悲しみ表出についての各量子化音声特徴量ベクトルの各出現確率と、笑い表出についての量子化音声特徴量ベクトルの各出現確率を求め、図22に示す符号帳CB−3を作成しておく。
ステップS1〜S4は図12の各感情を区別しない場合の処理手順と同様であり、図11の符号帳を使って全音声区間について得た感情表出状態尤度WLPAemoと平静状態尤度PAnrmの曲線からWLPAemo>PAnrmとなる区間を感情表出区間S’として全て検出し、一時記憶する。
ステップS6:感情表出区間S’の一連の音声特徴量スペクトルから図22の符号帳CB−1を参照して笑い表出尤度PAlau1と怒り表出尤度PAang2を求め、符号帳CB−2を参照して怒り表出尤度PAang1と悲しみ表出尤度PAsad2を求め、符号帳CB−3を参照して悲しみ表出尤度PAsad1と笑い表出尤度PAlau3を求める。
ステップS7:上記尤度から笑い、怒り、悲しみについてそれぞれ2つの尤度を以下のように決める。
怒り尤度:PANG1=PAang1/PAsad2; PANG2=PAang2/PAlau1
悲しみ尤度:PSAD1=PAsad1/PAlau2; PSAD2=PAsad2/PAang1
笑い度:LAU=(PLAU1+PLAU2)/2
怒り度:ANG=(PANG1+PANG2)/2
悲しみ度:SAD=(PSAD1+PSAD2)/2
LAU>ANGかつLAU>SADの区間を検出し、Lauのマークを付ける。
ANG>SADかつANG>LAUの区間を検出し、Angのマークを付ける。
SAD>LAUかつSAD>ANGの区間を検出し、Sadのマークを付ける。
ステップS11:全ての検出区間S’について終了していれば、利用者により指定された感情のマークの区間を音声コンテンツから抽出する。あるいはユーザが希望する指定の時間長で要約を視聴したい、笑っているところだけを見たい、などの要求を満足する閾値Rth以上の区間を抽出してもよい(図22の破線参照)。
本発明の第2の実施の形態について、図面を用いて説明する。図25は、本発明の第2の実施の形態に係る情報処理装置のブロック構成図である。図25に示すように、情報処理装置200は、画像情報記憶手段110、音声信号受信手段120、感情推測手段130、画像変化手段140、表示手段150、電子メール選択手段260、および顔画像検出手段270を備えて構成されている。これらの手段は、CPU101によって実行されるプログラムのモジュールでもよい。また、情報処理装置200は、パソコンを含むコンピュータを用いても実現可能である。
本発明の第3の実施の形態について、図面を用いて説明する。図27は、本発明の第3の実施の形態に係る情報処理装置のブロック構成図である。図27に示すように、情報処理装置300は、通信手段301、画像情報記憶手段110、感情推測手段130、画像変化手段140、および表示手段150を備えて構成されている。これらの手段は、CPU101によって実行されるプログラムのモジュールでもよい。また、情報処理装置300は、パソコンを含むコンピュータを用いても実現可能である。
101 CPU
102 ROM
103 RAM
104 EEPROM
105 ハードディスク
106 インタフェース部
107 ディスプレイ
110 画像情報記憶手段
120,320 音声信号受信手段
130 感情推測手段
131 記憶手段
132 音声特徴量抽出手段
133 感情表出尤度算出手段
134 平静状態尤度算出手段
135 感情表出判定手段
140 画像変化手段
150 表示手段
260 電子メール選択手段
270 顔画像検出手段
301 通信手段
Claims (2)
- 学習音声に含まれる音声特徴量の組である音声特徴量ベクトル、音声を発した話者の感情を示す情報、前記話者の感情表出状態の前記音声特徴量ベクトルの出現確率である感情表出確率、及び前記話者の感情表出がなかったときの前記音声特徴量ベクトルの出現確率である平静状態確率を対応付けて保持する学習音声を用いて生成された符号帳を、笑い、怒り、悲しみの感情、および平静状態に対応させて作成し、作成した該符号帳を記憶する符号帳記憶手段と、
顔の像を含む顔画像を表す顔画像情報を記憶する画像情報記憶手段と、
利用者が発声した音声から得られた音声信号を受信する音声信号受信手段と、
前記音声信号受信手段によって受信された音声信号から前記音声特徴量ベクトルを抽出する音声特徴量抽出手段と、
前記音声特徴量抽出手段によって抽出された前記音声特徴量ベクトルから、笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情に対応した前記符号帳に基づいて前記利用者の笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出についての尤度である感情表出状態尤度を算出する感情表出尤度算出手段と、
前記音声特徴量抽出手段によって抽出された前記音声特徴量ベクトルから前記符号帳に基づいて前記利用者の平静状態についての尤度である平静状態尤度を算出する平静状態算出手段と、
前記笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出尤度及び前記平静状態尤度に基づき、感情表出があったときの前記利用者の笑い、怒り、悲しみのいずれかの感情表出を推測する感情推測手段と、
前記感情推測手段が推測した感情に対応する表情になるように前記顔画像を変化させる画像変化手段と、
前記画像変化手段によって変化された顔画像を表示する表示手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 学習音声に含まれる音声特徴量の組である音声特徴量ベクトル、音声を発した話者の感情を示す情報、前記話者の感情表出状態の前記音声特徴量ベクトルの出現確率である感情表出確率、及び前記話者の感情表出がなかったときの前記音声特徴量ベクトルの出現確率である平静状態確率を対応付けて保持する学習音声を用いて生成された符号帳を、笑い、怒り、悲しみの感情、および平静状態に対応させて作成し、作成した該符号帳を記憶する符号帳記憶手段と、顔の像を含む顔画像を表す顔画像情報を記憶する画像情報記憶手段とを有するコンピュータに、
利用者が発声した音声から得られた音声信号を受信する音声信号受信ステップと、
前記音声信号受信ステップで受信された音声信号から前記音声特徴量ベクトルを抽出する音声特徴量抽出ステップと、
前記音声特徴量抽出ステップによって抽出された前記音声特徴量ベクトルから、笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情に対応した前記符号帳に基づいて前記利用者の笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出についての尤度である感情表出状態尤度を算出する感情表出尤度算出ステップと、
前記音声特徴量抽出ステップによって抽出された前記音声特徴量ベクトルから前記符号帳に基づいて前記利用者の平静状態についての尤度である平静状態尤度を算出する平静状態算出ステップと、
前記笑い、怒り、悲しみ、それぞれの感情表出尤度及び前記平静状態尤度に基づき、感情表出があったときの前記利用者の笑い、怒り、悲しみのいずれかの感情表出を推測する感情推測ステップと、
前記感情推測ステップで推測した感情に対応する表情になるように前記顔画像を変化させる画像変化ステップと、
前記画像変化ステップで変化した顔画像を表示する表示ステップと
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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