近年、リモート会議が広く使われるようになり、商談を代表とする音声対話の解析ソリューションが普及しつつある。例えば、商談に含まれる言語特徴の抽出や要約を通して、会話スキルを評価することが進んでいる。一方、非言語によるコミュニケーションに関しても、笑いやフィラー、咳払いなどを把握することで、相手に与えた印象や感情を推測することができる。 そこで、本研究では笑い検出を目的として、事前学習済み音声認識モデルを用いた検出モデルの提案と、笑い区間が不明瞭な弱ラベルデータに対する学習手法を提案した。 日本語会話コーパスにおいて評価した結果、従来手法と比較して高精度な検出ができることを明らかにした。また、精度に与える要因の考察を行った。
