近年,リモートミーティングの普及に伴い,音声主体のコミュニケーションの重要性が高まっている.特に視覚情報が制限された環境では,相手の感情を読み取るのは困難である.このような背景の中で,音声に基づいた感情の認識と分析は,コミュニケーションの質を高める上で極めて重要である.そこで,コミュニケーションの質を高めるために,音声感情認識システムを用いて対話データの分析を行った. これまで我々は, Mehrabian と Russell によって提案された Valence - Arousal - Dominance モデルを用いて構築された音声感情認識システムを開発してきた.本研究では,宇都宮大学パラ言語情報研究向け音声対話データベースを使用し,人間による感情の評価と,音声感情認識システムによる感情の推定値を比較した.対話者間の感情の関係を深く理解するため,相互相関分析と対話者間の感情の時間遅れに関する調査を行った.この分析を通じて,対話者間の感情の動態を捉え,感情の相関が時間の経過と共に徐々に弱まることが示唆された.
