正確な音声分析による研究の強化

音声分析により、言語学的情報を超えた情報を抽出することが可能です。感情分析を深く掘り下げ、感情の検出（怒り、喜び、悲しみ、無感情）や感情の価値（覚醒度、支配性、価値）に関するデータを収集します。ピッチ、音量、発話速度、イントネーションなど、プロソディに関連する指標を用いて、音声の基本的な特徴を分析します。また、音声から推定される性別や年齢に関するデータも取得できます。

仕組みはどのようなものですか？

「音声分析モジュール」は、誰かが話している動画や録音であれば、どのようなものでも処理可能です。つまり、このモジュールを新しい研究に活用できるだけでなく、過去のデータを再分析することも可能です。これにより、新たな知見を発見したり、測定の新たな側面を加えることでデータセットの信頼性を高めたりすることが可能になります。

オーディオがローカルで処理されたら、タイムラインに表示する信号を選択でき、データを素早く可視化することができます。

audEERING 提供

当社はaudEERING社と提携し、この優れた統合機能をiMotionsにネイティブに組み込みました。audEERING社のdevAIce®モデルには音声分析モジュールが搭載されており、すべての処理はお客様のハードウェア上でローカルに実行されるため、プライバシーとセキュリティが確保されます。

Features

感情検出
怒っている、嬉しい、無関心、悲しい。
認識される性別と年齢
声の特性に基づいて、話者の年齢と性別を推定する。
韻律
音程、音量、話す速さ、抑揚。
感情の次元
覚醒、支配性、価値。
ローカルデータ処理
すべてのデータ処理は、お客様のハードウェア上でオフラインで行われるため、完全な管理が可能となります。

ユースケース

臨床研究

臨床研究では、数十年にわたり、患者群を区別するために音声分析が活用されてきた。例えば、構音障害、うつ病、アルツハイマー病、パーキンソン病に関する音声バイオマーカーが、研究によって特定されている。

社会・行動科学研究

音声分析は、社会科学や行動科学の分野で広く活用されており、私たちの声がどのように性格を反映しているか、周囲の人々にどのような影響を与えるか、あるいはさまざまな要因が他人の声をどう認識するかにどう影響するかをより深く理解するために用いられています。

UXとコンピュータサイエンス

音声分析は、ユーザー体験や音声アシスタントへの理解を深めるだけでなく、セキュリティ、心理学、マーケティングの分野においても大きな効果をもたらします。これにより、デザイナーやエンジニアがより優れた体験を創り出すことが可能になります。

音声認識と組み合わせて感情分析を行う

音声を自動的に文字起こしし、使用された単語に基づいてその内容の感情分析を行います。iMotionsでは、Assembly AIとの連携により音声認識機能を提供しており、分析しやすいよう、iMotions内で直接データを確認できます。これは音声分析機能との強力な組み合わせであり、話者の感情状態と発言内容を包括的に把握することが可能になります。

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