我々が構築してきた UNDERPIN大規模精神疾患会話コーパスは被験者の各種診断結果とその会話録音からなり、すべての会話録音を人手で文字起こししてきた。さらに、その一部に人手で詳細な音声的・言語学的アノテーションを付与してきた。しかし、将来的な自動診断支援という実用も考えると、アノテーションの自動的な付与が望ましい。また、これまでの我々の研究では、音声特徴量として笑いの統計が、疾患にかかわらず推測の重要な手掛かりであることが示唆されてきたが、笑いに関してもこの人手のアノテーションに依存している。本研究ではUNDERPINコーパスに対して笑いのアノテーション付与を行い、これにより音声認識システムWhisperのファインチューニングを行って笑いの自動検出システムを構築した。笑いの検出性能は90%を超え実用レベルの高い性能を達成した。構築した笑い自動検出システムを用いて、UNDERPINコーパスのし対話テキストデータにアノテーション付与を行い疾患分類実験を行った。結果、人手のアノーションを利用した場合と同等程度の性能となり、応用においても実用レベルの性能を示した。
