情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

マルチモーダルデータを用いたオンラインミーティング参加者の感情推定
鳥羽望海1

藤本まなと2

諏訪 博彦1,3

酒井 元気4

酒造 正樹5

安本 慶一1

概要：労働者の心理状態を知ることは，労働者の不調を上司や産業医が事前に把握し，健全な組織運営をすることに貢献する．一方，昨今の COVID-19 の影響で，労働者がテレワークが取り入れられるようになり，上司や産業医にとってテレワーク中の労働者の心理状態は把握しにくい．我々は費用と労力，感染リスクを減らせるメリットがあるオンラインミーティングサービスに着目し，オンラインミーティングで得られる動画や音声などのマルチモーダルデータを用いて労働者の感情を推定する手法を検討する．オンラ
インミーティングサービスを用いてグループディスカッションを被験者にしてもらい，そこから映像，心拍など様々なデータをセンシングして参加者の状態を推定する．グループディスカッション中の参加者の心拍，発言録から得られた感情極性，顔のランドマーク座標，他者からの感情アノテーションの 4 種類の指標から，他者への感情アノテーションを推定するために Light GBM (Gradient Boosting Machine)，SVR (Support Vector Regression) の解析を行った結果，平均絶対誤差に関して 1.780 という結果を算出した SVR のほうが良いモデルであることがわかった．

Estimating Emotions of Participants in Online Meeting using
Multimodal Data

1. はじめにが危惧されている．また，オンラインミーティングでは，カメラとディスプレイの位置がずれており，アイコンタク

2020 年 か ら 現 在 ま で ，新 型 コ ロ ナ ウ イ ル ス 感 染 症

トが困難になることや，インターネット回線遅延の影響で（COVID-19）のパンデミックにより，世界中で外出制限の相手との会話に時間差が発生することがある．そのため，措置がなされ，仕事におけるオンラインミーティングサー会話の不一致が発生し，情報伝達がより困難になる可能性

ビスの利用が急速に広まった．Zoom や Microsoft Teamsがある．などのオンラインミーティングサービスの 1 日あたりのオンラインミーティングにおける参加者の効率性に関連

参加者数は，2019 年 12 月から 2020 年 4 月で，それぞれする研究として，Samrose ら [1] は，オンラインミーティ

1,000 万人から 3 億人，2,000 万人から 7,500 万人にまで増ングに対する参加者の意識を向上させる参加者ごとにパー加した*1 ．

ソナライズされたダッシュボードの構築を提案している．

オンラインミーティングサービスは，費用と労力，感染

Cutler ら [2] は，ミーティングの有効性とミーティングのリスクを減らすことを期待できる一方，オンサイトでの包括性を調査するため，COVID-19 以前に大規模なテクノミーティングと比較して，利用者の表情や感情の把握は難

ロジー企業で大規模な電子メール調査を実施し，オンライしく，ミーティングの質を低下させる恐れがある．これにンミーティングの有効性の多変量モデルを導き出し，電子よりオンラインミーティングが非効率的なものになること

メールと参加者のミーティングへの貢献度の相関性を示し

奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Science andTechnology
大阪市立大学，Osaka City University
理化学研究所, RIKEN
日本大学， Nihon University
東京電機大学， Tokyo Denki University
https://blog.zoom.us/a-message-to-our-users/ている．ミーティングの効果を向上させることで，企業は

12345*1c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

時間と費用を大幅に節約でき，組織での作業環境と従業員の定着率も改善すると仮定している．しかし，これらの既存研究では，視線や心拍に関する解析を行っておらず，高精度な感情推定やノンバーバルコミュニケーションの情報

1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportを加味できていない．さらに，アノテーションがなく，客がら，(1) 心拍や視線に関する解析を行っいないこと，(2)観性が不足している．

アノテーションがなく，客観性が足りないことが課題とし本研究では，他者の発言に対するアノテーション付きグて挙げられる．

ループディスカッションデータ，発言に関する感情極性
データ，グループディスカッション中の参加者の心拍デー

2.2 表情分析手法

タ，顔のランドマーク座標データといったマルチモーダル

表情を分析する手法として，Baltrušaitis ら [9] は，Open-なデータを用いて，複数の機械学習アルゴリズムにより感Face を提案している．OpenFace は，顔のランドマーク検情推定モデルを構築し，その結果を比較検討する．

出，頭部のポーズ推定，顔の Action Unit の認識，視線のオンラインミーティングサービスを用いてグループディ推定が可能なオープンソースツールである．OpenFace は

スカッションを参加者にしてもらい，そこから映像，心拍リアルタイム性能を備えており，特別なハードウェアを必など様々なデータをセンシングして参加者の他者への感情要とせず，単純なウェブカメラから実行することが可能アノテーションを推定する．グループディスカッション中である．顔のランドマークの検出と追跡には Conditionalの参加者の心拍，発言録から得られた感情極性，顔のランLocal Neural Fields (CLNF)[10] を使用している．彼らがドマーク座標，他者からの感情アノテーションの 4 種類の提案した CLNF モデルでは，顔にある 68 個のランドマー指標を用いて，Light GBM[3]，SVR[4] によるモデル構築

クをすべてまとめて検出する．また，顔の Action Unit のを行った．その結果，平均絶対誤差に関して 1.780 という認識は，[11], [12] のフレームワークに基づいている．実験結果を算出した SVR のほうが良いモデルであることを明では 100 ピクセル以上の顔画像に対して適切な結果が得ららかにした．

れることが示されている．

本研究の結果は，オンラインミーティングに参加する労働者の感情の動きから Workaholic[5] や Burnout[6], [7], [8]2.3 音声からの話者交代推定手法を事前に把握し，労働者の健全な管理に貢献する可能性がある．

音声処理アルゴリズムに関して，Tashev[13] は音声と雑音の異なる確率密度関数に基づいたオフライン音声活動検

本論文の構成は，以下の通りである．2 章で関連研究に出器 (Voice Activity Detector: VAD) を提案している．提ついて述べ，3 章で対象とするグループディスカッション案された VAD アルゴリズムは，周波数領域で動作し，各データについて述べる．4 章でグループディスカッション

オーディオフレームの各周波数に対する音声信号の存在確

参加者の感情推定システムについて提案する．5 章で実験率と，各フレームの音声存在確率を推定し，さらにフレーについて説明し，6 章で解析結果を示す．7 章で結論をまムごとに二値判定を行っている．これによりグループディとめる．

スカッション参加者の話者交代を検出することが期待さ

2. 関連研究れる．
また，音声データからテキストデータを手軽に抽出する

本章では，オンラインミーティングにおける参加者への技術が開発されている．具体的なサービスとして，Googleフィードバック手法として MeetingCoach を紹介し，そのSpeech-to-Text*2 などがあげられる．これらの技術を用い機能と課題を述べる．その上で，課題を解決するための技ることにより，誰がどんな発言をしているのかを抽出する術として，表現分析手法，音声データ処理手法，心拍を用ことが可能となる．

いた感情推定手法について述べる．

2.4 心拍からの感情推定手法
2.1 参加者へのフィードバック

Harper ら [14] は，単峰性心拍時系列から感情の価値を分

オンラインミーティングにおける参加者へのフィード

類する End-to-end の深層学習モデルを提案している．まバックをする手法として，Samrose ら [1] は，参加者ごとた，これらの価値予測に対する不確実性をモデル化するたにパーソナライズされたダッシュボードである Meeting-めのベイジアンフレームワークを提案している．これらのCoach の構築を提案している．MeetingCoach は，参加者結果は，非侵襲的なデータ収集と予測の確実性が重視されにコンテキストおよび行動のミーティング情報を要約してるヘルスケアなどの実世界の領域における感情コンピュー提供する．また，話者交替，感情などの信号を識別する．

ティングの応用の基礎となると述べている．この技術を用

MeetingCoach の設計は，実際のオンラインミーティングいることで，生体データから感情を推定することが可能との参加者によって評価している． 彼らは，4 週間にわたっなる．て 8 チームとの電話ミーティングを記録するためのツールを構築した．ダッシュボードを作成することにより，参加者の参加意欲の向上に役立つことを示している．しかしなc 1959 Information Processing Society of Japan⃝*2https://cloud.google.com/speech-to-text

2

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

3. 対象とするグループディスカッションデー
タ
本章では，対象とするグループディスカッションデー
タ（日本大学酒井元気らのグループが提供）について説明する．
このデータセットには，(1) オンラインミーティングサー
ビスを用いた参加者 3 から 4 人が写ったグループディスカッションのギャラリー映像，(2) 発話者のみが写った映像，(3) 各参加者の音声，(4) 音声を用いて発言をテキスト化するサービス Google Speech-to-Text により生成した発図 1

映像データ

6:00

9:00
time

図 2

音声データ

言録，(5) 発言録から取得された感情極性データ [15]，(6)ウェアラブルデバイスから取得された各参加者の心拍デー
タ，(7) 他者の発言に対するアノテーションが含まれる．そ(1) ギャラリー映像
オンラインミーティングサービスの表示におけるギャ

amplitude

れぞれの詳細は以下の通りである．

ラリーモードを用いて実現している．グループディス
カッション実験に参加している参加者全員が表示される映像を MP4 形式で保存している．2021 年 1 月 21

0.80.60.4
0.2
0.00.2
0.4
0.6
0:00

日 13 時 50 分から 14 時 05 分までに行われたオンライ

3:00

ンミーティングサービスを用いたグループディスカッションのギャラリー映像から抽出した 1 フレームの例

り形態素解析を実行したのちに，各単語に関して感情極性データを対応させ，それぞれの文に対して平均を(2) 発話者のみが写った映像取った．

オンラインミーティングサービスの表示におけるススカッション実験に参加している参加者が発言した際

15:00

トに変換された参加者の発言内容を MeCab[16] によを図 1 に示す．

ピーカーモードを用いて実現している．グループディ

12:00(6) 心拍データ
各参加者にウェアラブルデバイス Fitbit Ionic® *3 を装に画面全体に表示される映像を MP4 形式で保存して着してもらい，そこから心拍を取得することで実現しいる．ている．Fitbit SDK における Web API を用いて心拍データを抽出し，JSON 形式を変換して CSV 形式で(3) 各参加者の音声オンラインミーティングサービスの「参加者ごとに個保存している．上記グループディスカッションのうち別のオーディオファイルで録音」モードを用いて実現

参加者 A の心拍波形の例を図 3 に示す．

している．グループディスカッション実験に参加している参加者の音声を M4A 形式で保存している．上記(7) 他者の発言に対するアノテーション
オンラインミーティングサービスによるグループディ

グループディスカッションのうち参加者 A の音声の例

スカッション収録後に，発話者のみが写った映像を用を図 2 に示す．

いて，各参加者がグループディスカッションに同席していた他の参加者の発言に対して，−4 点から 4 点で(4) 発言録
Google Speech-to-Text により，録音した各参加者の評価してもらう．悪ければ −4 点，良ければ 4 点の評

音声をテキスト変換することで実現している．CSV 形価をつけることで CSV 形式で実現している．上記グ式で保存している．カラムインデックスは時間，発話ループディスカッションのうち参加者 A による，他者者，発話内容となっており時系列で保存している．の発言に対するアノテーションの例を表 1 に示す．

(5) 感情極性データ
意見や態度を含んだ感情をテキストから分析するため

4. 感情推定システム
本章では，グループディスカッション参加者の感情推定に重要なリソースとして挙げられる単語の感情極性を用いる [15]． Google Speech-to-Text によりテキス

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝*3

https://www.fitbit.com/

3情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportを目指している．本稿では，その前段階として既存データの分析実験を行い，提案システム実現の可能性を探る．

85

5. 既存データの分析実験

heartbeat80

本章では，提案システムの実現可能性を探るために，既存のグループディスカッションデータからの特徴量の抽出75とその特徴量を用いた感情推定モデルの構築を試みる．分
析対象は，2021 年 1 月 21 日 13 時 40 分から 14 時 05 分ま70

での 15 分間に行われたオンラインミーティングサービス

650:00を用いたグループディスカッションデータである．

3:00

6:00 9:00
time
図 3

12:00 15:00

5.1 特徴量の抽出
音声データからテキスト抽出をするために，Google心拍データ

Speech-to-Text を用いて，個別に保存されていた参加者 4
表 1

参加者 C の感情アノテーションを一例として示す
経過時間
感情ラベル
評価対象の参加者

人の音声データをテキスト化し，発言した時間に合わせて2:00

3B

より，発話のタイミングが確認することができる．また，

2:19

2

A

4:29

3A統合を行った．参加者 A の音声データを図 2 に示す．図 2
この音声データをフーリエ変換するなどすることにより，4:50

1B声質などを取得できるようになると考える．また，4 人の

5:45

2

D

参加者がグループディスカッションをした内容を実際に統

6:30

3

B合して生成したテキストデータを表 2 に示す．テキスト

7:28

3

A

データを確認することで，与えられたテーマに沿った発言

7:50

-1

Bをしているかどうかを判断することや，ポジティブ・ネガ

8:48

2

B

9:16

3

D

10:07

4

B

10:26

-2

A

映 像 デ ー タ か ら 表 情 を 検 出 す る た め に ，FaceLand-

10:55

4

B

markVidMulti を用いて，複数人の顔のランドマーク検

12:05

3

B出を行った．4 人の参加者の映像（図 1）を実際に Open-

12:26

3

A

13:16

2

BFace を用いて顔のランドマーク検出を行って生成した映像

13:30

0

D

15:27

3

B

ティブ分析が可能となり，感情アノテーションと統合して発言の適切性を確認することが可能となる．

を図 5 に示す．これにより，顔の向きから視線の位置が，ランドマークから表情の検出が可能となっている．
以上の二つの特徴量に加え，心拍データと他者からの感システムについて提案する．提案システムでは，オンライ情アノテーションを加えた 4 つを特徴量とする．

ンミーティングサービスやウェアラブルデバイス，グループディスカッション参加者が他者に対して行ったアノテー

5.2 感情推定モデルの構築ションから得られたデータから参加者の感情推定を行う．

グループディスカッション中の発言録から得られた感情

本システムは，図 4 のような 3 つのステップで構成され

極性，顔のランドマーク座標，参加者の心拍，他者からのている．(1) オンラインミーティングサービスとウェアラ

感情アノテーションの 4 指標から，他者への感情アノテー

ブルデバイスを用いてグループディスカッションを実行・ションを推定するために Light GBM[3] ，SVR[4] を用いて記録するステップ，(2) グループディスカッション参加者感情推定モデルの構築を試みる．モデルの評価は，平均絶に他者の発言に対するアノテーションを記録された音声・対誤差 (Mean Absolute Error: MAE) で行う．MAE は以

映像をもとに行なってもらうステップ，(3) 音声・映像・心下の式で表される．

拍・テキスト解析をすることでマルチモーダルにグループディスカッション参加者の感情を推定するステップである．
我々は，本研究の最終目標として，オンラインミーティ

1∑|At − Ft |
n t=1
n

M=

ングサービスやウェアラブルデバイス，グループディス式において，M が MAE，n がフレーム数，Ft がモデル

カッション参加者が他者に対して行ったアノテーションをが推定した感情ラベル，At が参加者がアノテーションした用いて，自動的に参加者の感情を推定するシステムの実現

感情ラベルを表す．また，個人ごとのモデルを検証するた

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

4情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

ステップ1
マルチモーダル情報取得・特徴量抽出

ステップ2
アノテーション

Speech-to-Text
OpenFace
感情極性or

図 4

実験のステップ

表 2

ステップ3
感情推定

発言録データの一部

時間

話者

内容2021-01-21 13:53:02

B

まあいいかもしれん勝手に決めたのもありだし親子間でも言うことかわからんけどママ縛りすぎても逆に反発して言うこときかへんくなってなんか気になってもあるし
ちょうどいいルール

2021-01-21 13:53:07

B

2021-01-21 13:53:13

C

じゃいいですか2021-01-21 13:53:17

A

どうぞ

2021-01-21 13:53:34

C

A さん B さんの意見もすごくいいんですけどなんか僕がスマホを持ち始めた高校の頃は確かにすごく依存してたかもしれない学生になって果たしてそこまでなんか依存するかって言われたらなんか別に2021-01-21 13:53:50

C

何か使い方分かってきて若干その時間配分とかも決められるようになってるからは小学生がそれができるかっていうかわからへんけどある程度そのスマホに慣れさせるっていう状況を作るっていうのもありなのかなっていう

2021-01-21 13:54:11

C

書いてないから時間がかかるって言うのであってその使い慣れてないものを使い慣れさせるために早いうちから回ってるって言うのはあながちわんちゃん行けるかな

2021-01-21 13:54:15

B

結局ゲームとか LINE だけやから

output of target name=C, MAE=1.848 (Light GBM)
4emotion label

32
101
図 5

2
6:00

OpenFace で映像データ解析した結果
図 6めに，15 分で 25 フレーム毎秒のデータ（全 22500 フレー

prediction
objective function
6:30
7:00
7:30
time

8:00

8:30

9:00

マルチモーダルなデータを用いた Light GBM による参加者

C の開始 6 分から 9 分までの感情の推定結果

ム，縦 720 ピクセル，横 1280 ピクセル）を 3 分ごとに 5分割し（開始 0 分から 3 分まで，3 分から 6 分まで，6 分

実際にアノテーションした感情ラベルと推定した結果をから 9 分まで，9 分から 12 分まで，12 分から終了まで），

図 6 に示す．縦軸が −4 から 4 点までの感情ラベルの値，交差検証をかけた．

横軸が時間，オレンジ線で描かれた矩形波が実際に参加者

6. 分析結果
Light GBM により参加者 C の開始 6 分から 9 分までのc 1959 Information Processing Society of Japan⃝がアノテーションした感情ラベル，青線で描かれた波形がLight GBM が推定した参加者の感情ラベルを表している．
オレンジ線が青線の形状に近ければ近いほど良い推定をし5

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

4

output of target name=C, MAE=1.829 (Light GBM, coordinate)

output of target name=C, MAE=1.780 (SVR)

432
12
100

112
6:00

26:00
図 7emotion labelemotion label

3prediction
objective function
6:30 7:00 7:30
time

8:00

8:30

9:00

図 8

prediction
objective function
6:30
7:00

7:30
time

8:00

8:30

9:00

顔のランドマーク座標データのみを用いた Light GBM による参加者 C の開始 6 分から 9 分までの感情の推定結果

マルチモーダルなデータを用いた SVR による参加者 C の開始 6 分から 9 分までの感情の推定結果

output of target name=C, MAE=1.841 (Light GBM, participants)
4ているということが言える．MAE で 1.848 を取っている3たものからの乖離が 2 未満であることがわかる．推定した

2

感情ラベルと実際にアノテーションしたものにはおよそ 2点ほどのずれが生じているものの，おおむね高評価，低評

emotion label

ことから，推定した感情ラベルは実際にアノテーションし価をしている感情ラベルを推定できている．

101

一方で 7 分，8 分 30 秒目において，推定した感情ラベ

2
6:00

ルの立ち上がり，立ち下がりが実際にアノテーションしたものと比較して時間的にずれが生じている．まず，7 分目の立ち上がりについて，実際のデータを確認したところ，

図 9

prediction
objective function
6:30
7:00

7:30
time

8:00

8:30

9:00

他者からのアノテーションデータのみを用いた Light GBMによる参加者 C の開始 6 分から 9 分までの感情の推定結果

参加者 B のポジティブな発言に対して参加者 C は「確かに」といった発言やうなずく動作が見られた．このことか
ら Light GBM はアノテーションよりも前に肯定的な推定

output of target name=C, MAE=1.272 (Light GBM, heartbeat)4をしているのではということが示唆される．次に，8 分 30

3たところ，16 秒間にわたってグループディスカッション

2内における発言をする参加者がいなかった．このことから，Light GBM で適切に感情推定ができなかったことが示唆される．これらのずれの問題は，今回行ったグループ

emotion label

秒目の立ち下がりについて，同様に実際のデータを確認し10

ディスカッションのデータは時系列的である一方で，Light1

GBM 自体は時系列データを処理するモデルではないこと

26:00から生じていると考えられる．
次に，SVR により参加者 C の開始 6 分から 9 分までの実際にアノテーションした感情ラベルと推定した結果を
図 7 に示す．縦軸が −4 から 4 点までの感情ラベルの値，

図 10

prediction
objective function
6:30
7:00
7:30
time

8:00

8:30

9:00

心拍データのみを用いた Light GBM による参加者 C の開始 6 分から 9 分までの感情の推定結果

横軸が時間，オレンジ線で描かれた矩形波が実際に参加者

タのみを用いた結果 (図 8，MAE は 1.829)，他者からのアノがアノテーションした感情ラベル，青線で描かれた波形がテーションデータのみを用いた結果 (図 9，MAE は 1.841)，SVR が推定した参加者の感情ラベルを表している．MAE

心拍データのみを用いた結果 (図 10，MAE は 1.272) を示で 1.780 を取っており，これは Light GBM と比較するとす．いずれの場合も MAE はマルチモーダルなデータで解より良い結果である．後半部分の感情ラベルの推定はおお析した場合よりも良い結果を出した．一方で，感情ラベルむね実際にアノテーションしたものに近いことが図からわの目的関数と推定結果のグラフを目視により比較すると，かり，適切に推定できていることが示唆される．

図 6 のほうが時間的には予測のずれがあるものの良い結果

次にマルチモーダルなデータと独立した 1 つずつのデーに見える．本研究のようなグループディスカッションのよタで解析結果との比較をする．顔のランドマーク座標デー

うな時系列データによる解析を評価するために MAE は十c 1959 Information Processing Society of Japan⃝6

情報処理学会研究報告
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分ではないことが示唆される．

[9]

7. まとめ
本稿では，オンラインミーティングサービスを用いたグ[10]ループディスカッションにおける感情推定システムの実現に向けた初期段階として，OpenFace による映像解析，テキスト解析のために音声からの発言録データ作成を行った．

[11]

また，Light GBM，SVR により感情ラベルを推定した結果，MAE において 1.780 を取った SVR のほうが 1.848 を[12]取った Light GBM よりも良いモデルであることがわかった．一方で，グループディスカッションのマルチモーダ
ルな時系列データを解析するために利用する評価指標は[13]

MAE では不完全であるということが判明した．
今後は，他の機械学習モデルや時系列データ特有の問題[14]に対処できる評価指標を用いて，音声・映像・心拍・テキストデータをマルチモーダルに用いてオンラインミーティ
ングサービスを用いたグループディスカッションにおける[15]

感情推定システムの実現を目指す．

謝辞
本研究の一部は，Society 5.0 実現化研究拠点支援事業[16]

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c 1959 Information Processing Society of Japan⃝7