・動機

幼児の感情は、保育を行う上で重要な手がかりとなる情報で、保育士にとっては仕事へのモチベーションの源でもあり、また、子ども向けのシステムの良し悪しを判断する上でも有用な情報です。しかし、幼児の感情認識を取り扱った過去の研究は多くはありません。

そこで、保育テックチームは音声を使用した幼児の感情認識AIを開発することにしました。

・データの集め方

2021年夏、くらき永田保育園で行われた「忍者ARイベント」で園児が遊んでいる姿を撮影させていただきました。そこで撮影された動画から幼児の音声データを集めました。

撮影部隊

・方法

夏休みに集まった情報科学専門学校の保育テックチームは、撮影された動画から園児の音声を「喜び」「怒り」「普通」の3つに分類しました。この分類作業は思ったよりも大変なものでした。

撮影した動画音声を感情ごとにメンバーが分類したところ、喜び1284、怒り59、普通3052というデータ数になりました。更にこのデータの7割を学習用、2割をテスト用、1割を検証用として、24層からなるAIに20回繰り返し学習させました。学習にはMATLABを用いました。

・論文執筆・学会発表

開発した音声を使った幼児の感情認識の論文作成にチャレンジしてみました。
メンバー全員論文を書くことは初めての挑戦でしたが、提出してみた結果The 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2022)に論文を発表することになりました。
論文は英語での発表だったので、学校の先生方にも協力してもらい、みんな頑張って練習しました。

<写真>

そして、2022年3月8日大阪で論文の発表をしてきました。
とても緊張する中、みんなで協力して頑張って発表できました。

・感想

まさか開発した作品を論文発表するなんて思ってもいませんでした。
また、英語での論文発表と質疑応答だったのでうまく発表や回答できなくて悔しい思いをした人もいました。
メンバー全員今回の開発と論文発表の経験と成果を糧にしてこれからも活動していきたいです。

Publications

K. Asai, M. Hatano , S. Fuji , H. Fujita , Y. Hagiwara , Y. Tsubaki , K. Maekawa, K. Ito, K. Okuda, M. Nishiyama, S. Owada “Childcare Emotion Recognition Support Solved by Machine Learning”, The 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2022), Japan, 2022