2022_0831_GM資料

今週したこと

伺いたいこと

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• 方法

  • 方法のところで、何を得たら良いのかについてが書かれていない。
  • 印象評定実験をするために、データの選定が必要
  • データの選定の時に気をつけることなど
  • 実験環境についても
  • 評定値をどう使うかについても書かれていない
  • 沈さんが重回帰分析でやっていたので、本研究でも重回帰でやってみようと思うとかも
  • 重回帰分析では、各式ごとに重回帰の式を作るのかなど
  • ここは沈さんのものを調べた結果をかく

• 結果

  • opensmileのGeMAPSのこの辺が多分効きそうだななどの内容も書く
  • 重回帰式を書くことはできる、自分で評価したもので、重回帰式を書けばできる
  • この辺が意味なかった、これがよかったなどの話ができる

• 専門用語の説明が足りてない

• 何をやりたいのかが分かりにくい

• 沈さんはこうやっていたので、自分はこうやるって述べると良い

• 録音して聴いてみると良い

• この話はこういうことになるという期待を持たせる.ここを調べたので、こういうことが言いたいというにする

• この研究はどのようなものかということが一言でわかること

• 言語情報ではこれが足りていないから、音響情報を使う

• 言語情報で足りていないものは、

• 要約

  • 対話を比較できるようなspeaking styleを作ること
  • 沈さんの研究では言語情報だけなのでここができない
  • (言語情報にないパラ言語情報を使って尺度を再構築した方がよいという研究)音響情報を使って尺度を構築しました
  • これだと沈さんができなかったところができるようになったという検証をすれば良い -　背景
  • 沈さんのものでは足りていない
  • ここはパラ言語情報を使えば分離できそう
  • パラ言語情報と音響特徴量の組み合わせについてはeGeMAPSに書かれている
  • 沈さんの実験をもう一度やって、音響情報を使えばよい

• 方法

  • 重回帰分析でどのようなことをすれば良いのかについて
  • CEJCで気にしなければならないことなど、（二人対話を使った、ノイズをなど）

• 結果

  • 沈さんではできなかったことが音響特徴量を使うとできるっぽい

• まとめ

  • 想定通り、真さんのものだとできなかったことができるようになった
  • パラ言語情報が重要なものとなる

今週の課題

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