電話予約タスクの自動音声対話システムにおいて、ユーザーが対話の途中で一方的に離脱してしまう問題が頻発する。これに対して、ユーザー音声からネガティブ感情の認識を行うことで離脱を予測し、対話シナリオの修正や動的な発話誘導を行うことが考えられる。しかし、実際の自動音声対話における感情認識のためのデータは少ない。本研究では、異なるドメインの感情音声データセットを用いて事前に学習した感情分類モデルを転移学習することで、ネガティブ感情の認識の精度向上を行う。精度の比較を行った結果、転移学習による分類モデルが優位であり、転移学習が効果的であることが示された。
