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en: Causal Effects of High Stress Assessed via Interviews on Mental and Physical Health: Toward Computer Agent-Driven Stress Assessment

en: Journal of Occupational and Environmental Medicine


en: Extraction of Lifestyle Habits Described in Blogs of Diabetics

ja: 糖尿病患者のブログに記述された生活習慣の抽出

en: Tackling diabetes, an increasingly common lifestyle-related illness, requires information on patients lifestyle and habits. Blogs maintained by patients afflicted with the incurable illness may be useful for analyzing how lifestyle affects health-status. In this paper, we propose an intrinsic expression extractor that extracts keywords related to lifestyle and health-status from blogs of patients diagnosed with type-2 diabetes. To counter class imbalance and add to the corpus, the proposed method tags each keyword with information based on cue-words extracted from manually tagged data. The named-entity recognition (NER) for the extracted keywords uses a bidirectional gated recurrent unit neural network (BiGRU) and was evaluated for accuracy by cross-validation. We obtained F1-score of approximately 0.76. Although the accuracy of extraction can further be improved, the novel approach has applications in analyzing and improving the lifestyle of diabetes-afflicted patients.

ja: 本研究は難病患者の闘病活動における生活習慣の維持や管理を支援するシステムを構築するための一歩として，糖尿病患者の生活習慣(食事，睡眠，運動など)や病状(血圧，体調など)に関連したキーワードの抽出を目指す．糖尿病の闘病患者のブログデータを収集し，そこから双方向ゲート付きリカレントユニット(GRU)を用いて生活習慣や病状に関連したキーワードの自動抽出を行う．

en: IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

ja: 電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


en: A new speech corpus of super-elderly Japanese for acoustic modeling

en: The development of accessible speech recognition technology will allow the elderly to more easily access electronically stored information. However, the necessary level of recognition accuracy for elderly speech has not yet been achieved using conventional speech recognition systems, due to the unique features of the speech of elderly people. To address this problem, we have created a new speech corpus named EARS (Elderly Adults Read Speech), consisting of the recorded read speech of 123 super-elderly Japanese people (average age: 83.1), as a resource for training automated speech recognition models for the elderly. In this study, we investigated the acoustic features of super-elderly Japanese speech using our new speech corpus. In comparison to the speech of less elderly Japanese speakers, we observed a slower speech rate and extended vowel duration for both genders, a slight increase in fundamental frequency for males, and a slight decrease in fundamental frequency for females. To demonstrate the efficacy of our corpus, we also conducted speech recognition experiments using two different acoustic models (DNN-HMM and transformer-based), trained with a combination of data from our corpus and speech data from three conventional Japanese speech corpora. When using the DNN-HMM trained with EARS and speech data from existing corpora, the character error rate (CER) was reduced by 7.8% (to just over 9%), compared to a CER of 16.9% when using only the baseline training corpora. We also investigated the effect of training the models with various amounts of EARS data, using a simple data expansion method. The acoustic models were also trained for various numbers of epochs without any modifications. When using the Transformer-based end-to-end speech recognizer, the character error rate was reduced by 3.0% (to 11.4%) by using a doubled EARS corpus with the baseline data for training, compared to a CER of 13.4% when only data from the baseline training corpora were used.

ja: アクセシブルな音声認識技術が開発されれば，高齢者でも電子化された情報に容易にアクセスできるようになる．しかし，高齢者の音声には特有の特徴があるため，従来の音声認識システムでは，必要なレベルの認識精度が得られていないのが現状です．そこで我々は，高齢者向け自動音声認識モデルの学習用リソースとして，日本人超高齢者123名(平均年齢83.1歳)の読み上げ音声を録音したEARS(Elderly Adults Read Speech)という新しい音声コーパスを作成しました．本研究では，この新しい音声コーパスを用いて，超高齢者日本語音声の音響的特徴について検討しました．その結果，男女ともに発話速度が遅く，母音時間が長く，男性では基本周波数がわずかに上昇し，女性では基本周波数がわずかに低下することが確認されました．また，本コーパスの有効性を示すために，本コーパスのデータと従来の3つの日本語音声コーパスの音声データを組み合わせて学習させた2種類の音響モデル(DNN-HMMとトランスフォーマベース)を用いて音声認識実験を行いました．EARSと既存コーパスの音声データを組み合わせて学習させたDNN-HMMを用いた場合，文字誤り率(CER)は，ベースライン学習コーパスのみを用いた場合の16.9%に対し，7.8%(9%強)減少した．また，単純なデータ拡張手法を用いて，様々な量のEARSデータを用いてモデルを学習させた場合の効果も調査しました．また，音響モデルには一切手を加えず，様々なエポック数で学習させました．Transformerベースのエンドツーエンド音声認識器を用いた場合，ベースライン学習コーパスのデータのみを用いた場合のCERが13.4%であったのに対し，2倍のEARSコーパスを学習に用いることにより，文字誤り率が3.0%減少(11.4%となった)しました．

en: Computer Speech & Language

ja: Computer Speech & Language


en: Input utterance complementation method by anaphora resolution for spontaneous utterances on spoken dialog systems

ja: 音声対話システムのための自由発話に対応した照応解析による入力発話への話題補完手法

en: In this study, we propose a method for generating response utterances which take into account contexts and topics of the dialog by complementing omitted words such as subjects in the input utterances of dialog systems. In order to complement omitted words in the input utterances, an automatic anaphora resolution based on the centering theory is performed. To achieve highly accurate anaphora resolution, we also performed spoken-to-written style con- version based on sequence-to-sequence model using LSTM as a preprocessing. The results of evaluation experiments using NUCC, the Nagoya University Conversation Corpus showed that our proposed complementation method works robustly against errors in spoken-to-written style conversion.

ja: 本研究では，対話システムの入力発話に含まれる主語などの省略された単語を補完することで，対話の文脈や話題を考慮した応答発話を生成する手法を提案する．省略された単語を補完するために，センタリング理論に基づいたアナフォラの自動解決を行う．また，高精度な異名解消を実現するために，前処理としてLSTMを用いたsequence-to-sequenceモデルに基づいて，話し言葉から書き言葉へのスタイル変換を行った．名古屋大学会話コーパス(NUCC)を用いた評価実験の結果，提案した相補法は，話し言葉から書き言葉へのスタイル変換の誤りに対してロバストに機能することがわかった．

en: Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence

ja: 人工知能学会論文誌


en: Text-to-speech system for low-resource language using cross-lingual transfer learning and data augmentation

en: Deep learning techniques are currently being applied in automated text-to-speech (TTS) systems, resulting in significant improvements in performance. However, these methods require large amounts of text-speech paired data for model training, and collecting this data is costly. Therefore, in this paper, we propose a single-speaker TTS system containing both a spectrogram prediction network and a neural vocoder for the target language, using only 30 min of target language text-speech paired data for training. We evaluate three approaches for training the spectrogram prediction models of our TTS system, which produce mel-spectrograms from the input phoneme sequence: (1) cross-lingual transfer learning, (2) data augmentation, and (3) a combination of the previous two methods. In the cross-lingual transfer learning method, we used two high-resource language datasets, English (24 h) and Japanese (10 h). We also used 30 min of target language data for training in all three approaches, and for generating the augmented data used for training in methods 2 and 3. We found that using both cross-lingual transfer learning and augmented data during training resulted in the most natural synthesized target speech output. We also compare single-speaker and multi-speaker training methods, using sequential and simultaneous training, respectively. The multi-speaker models were found to be more effective for constructing a single-speaker, low-resource TTS model. In addition, we trained two Parallel WaveGAN (PWG) neural vocoders, one using 13 h of our augmented data with 30 min of target language data and one using the entire 12 h of the original target language dataset. Our subjective AB preference test indicated that the neural vocoder trained with augmented data achieved almost the same perceived speech quality as the vocoder trained with the entire target language dataset. Overall, we found that our proposed TTS system consisting of a spectrogram prediction network and a PWG neural vocoder was able to achieve reasonable performance using only 30 min of target language training data. We also found that by using 3 h of target language data, for training the model and for generating augmented data, our proposed TTS model was able to achieve performance very similar to that of the baseline model, which was trained with 12 h of target language data.

ja: 現在，自動音声合成(TTS)システムに深層学習技術が適用されており，その結果，性能が大幅に向上している．しかし，これらの手法では，モデル学習のために大量のテキストと音声のペアデータが必要であり，このデータの収集にはコストがかかる．そこで，本稿では，スペクトログラム予測ネットワークとニューラルボコーダの両方を含む単一話者用TTSシステムを提案する．このシステムでは，ターゲット言語のテキストと音声のペアデータを30分程度学習するだけでよい．本研究では，入力された音素列からメル・スペクトログラムを生成するTTSシステムのスペクトログラム予測モデルを学習するための3つのアプローチを評価する．(1)言語間転移学習，(2)データ補強，(3)前2者の組み合わせ．言語間転移学習法では，英語(24時間)と日本語(10時間)の2つの高リソース言語データセットを使用した．また，3つの手法の学習には30分の目標言語データを使用し，手法2と3の学習に使用する拡張データの生成にも使用しました．その結果，言語間転移学習と拡張データの両方を用いて学習を行うことで，最も自然な目標音声の合成が可能になることがわかった．また，単一話者と複数話者の学習方法を比較し，それぞれ逐次学習と同時学習を行いました．多話者モデルは，単話者で低リソースのTTSモデルを構築するのに有効であることがわかった．さらに，2つのParallel WaveGAN (PWG) ニューラルボコーダを学習しました．1つは13時間の我々の増強データと30分のターゲット言語データを使用し，もう1つはオリジナルのターゲット言語データセットの12時間全体を使用しました．主観的なABプリファレンステストの結果，拡張データを用いて学習したニューラルボコーダは，ターゲット言語の全データセットを用いて学習したボコーダとほぼ同等の音声品質を達成した．以上の結果から，スペクトログラム予測ネットワークとPWGニューラルボコーダから構成される我々のTTSシステムは，わずか30分の目標言語訓練データで妥当な性能を達成できることがわかった．また，モデルの学習と補強データの生成に3時間のターゲット言語データを用いることで，12時間のターゲット言語データで学習したベースラインモデルとほぼ同等の性能を達成できることがわかった．

en: EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing