会話の学際的科学の進展:ヒト音声の大マルチモーダルコーパスからの洞察【JST・京大機械翻訳】

Reece Andrew; Cooney Gus; Bull Peter; Chung Christine; Dawson Bryn; Fitzpatrick Casey; Glazer Tamara; Knox Dean; Liebscher Alex; Marin Sebastian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218489635569 整理番号：22P0297324

会話の学際的科学の進展:ヒト音声の大マルチモーダルコーパスからの洞察【JST・京大機械翻訳】

Advancing an Interdisciplinary Science of Conversation: Insights from a Large Multimodal Corpus of Human Speech

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人々は,会話に従事する彼らの生活のかなりの部分を費やし,まだ,会話の科学的理解は,まだその幼児期にある。本論文では,話し言葉における1,656の記録された会話の大規模,新規,マルチモーダルコーパスからの知見とともに,会話の学際的科学を前進させた。この7+百万単語,850時間コーパスは,音声,顔,および意味表現のモーメント対モーメント測定とともに,音声,顔,および意味表現のモーメント対モーメント測度で,音声,顔,および意味表現の1TBにわたって,会話後反射の広範囲な調査と共に,音声,顔,および意味表現の1TBを超える。コーパスのかなりの範囲を,人間のターンテーキングの協同性のような文献から重要な知見を拡張するために活用する。(2)会話変換への音声セグメンテーションのための新しいアルゴリズム手順を定義する。(3)様々なテキスト,聴覚,および視覚特徴にわたる機械学習洞察を適用して,会話が成功し失敗するかどうかを分析した。および(4)会話が寿命を通しての幸福とどのように関連しているかを探求する。また,各記録の定量的分析と定性的レビューに基づく包括的混合法報告も報告し,多様な背景からの個人がどのようにそれらのコミュニケーションパターンを変え,接続する方法を見つけるかを示した。著者らは,この大規模公共データセットが将来の研究に新しい方向を提供するか,特に学際的境界を横断して,様々な分野からの学者が,会話の研究においてますます興味が持たれるので,結論を下した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

情報加工一般 , パターン認識 , 音声処理

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