社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

高齢者対話における音響的および韻律的エントレインメントの分析
杉本

浩之†

田中

宏季†

中村

哲†

† 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科 〒630–0192 奈良県生駒市高山町 8916 番地の 5
E-mail: †{sugimoto.hiroyuki.se8,hiroki-tan,s-nakamura}@is.naist.jp
あらまし

会話中のエントレインメント (会話相手に対する話し方の適応) は, 言語的および非言語的特徴において生じる. 加えて, エントレインメントはコミュニケーションの良し悪しと関連する. 本研究では, エントレインメントの詳細な分析を目的とし, 音響的特徴量 (基本周波数とラウドネス) および韻律的特徴量 (発話速度) に焦点を絞り, 高齢者
対話における臨床心理士, 介護士, 大学院生の発話におけるエントレインメントについて, 種々の条件（対話行為タグ,
割り込みの有無, 会話中の発話回数）において, 探索的に分析を行った. 結果, 割り込みの有無について, ラウドネスの最大値におけるエントレインメントの違いを統計検定 (p<0.05) により, 臨床心理士, 介護士, 大学院生の全ての場合で確認した. 加えて, その効果量の大きさについて, 介護士が最も大きく, 続いて臨床心理士, 大学院生の順となっていた.
一方, 対話行為タグや会話中の発話回数を用いた分析では, 主に介護士の発話においてのみ, エントレインメントの違いを統計検定 (p<0.05) により確認した.
キーワード エントレインメント, 発話音声, 音響的特徴量, 韻律的特徴量

Acoustic and Prosodic Entrainment Analysis in Conversation With Elderly
PeopleHiroyuki SUGIMOTO† , Hiroki TANAKA† , and Satoshi NAKAMURA†† Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology Takayama 8916-5,
Ikoma-shi, 630–0192 Japan
E-mail: †{sugimoto.hiroyuki.se8,hiroki-tan,s-nakamura}@is.naist.jp

1. ま え が きレインメントが強いほど, 成し遂げたタスクの成功度も高くなることを報告している. 加えて, エントレインメントはロボット

会話におけるエントレインメントとは, 会話相手に対する話とそのユーザーにおけるインタラクションにおいても重要であし方の「適応」である. 会話という行為は, 何を言うのかだけでるとされている.Westlund ら [8] は, 会話相手の声に合わせて自はなく, どのように言うのか, どのような顔の表情や身振り手振身の声を調整するロボットは, そのユーザーに対して, 笑顔や喜りを加えるのかといった, さまざまな要素から成り立っている.

びといった顔の表情を表す機会を増加させ, 恐れや失望といっ

それと同様に, エントレインメントにおいても, 話す文章の構文

た顔の表情を表す機会を減少させることができたと報告してい構造 [1] や文章の中で用いられる語彙 [2] といった言語的要素や,る. また, Metcalf ら [9] は, 会話相手の話す分量の度合いに応じ会話中の顔や頭の動き [3] といった非言語的要素, そして, 声のて話す分量の度合いを変化させるロボットを用いることで, ロ

大きさや基本周波数, 話す速度といった音響的もしくは韻律的

ボットに対するユーザーの好ましさ, および信頼度を向上させ

要素 [4] [5] においても生じることが報告されている. また, 人間ることができたと報告している.

同士の会話中において生じるエントレインメントとその会話のエントレインメントの分析の際に取り扱う会話の場面設定に良し悪しについて, その関連性が報告されている.Lubold ら [6]

おいては, あるタスクを協力して取り組む際の会話を分析対象

は, 音響的および韻律的エントレインメントとその会話によりとしている研究 [2] もあれば, 日常的な会話 [10], 薬物中毒者の達成されたラポール (協力関係) スコアに関連があることを報ためのカウンセリングにおける会話 [11], 裁判所における口頭告しており, Borrie ら [7] は, 2 人で協力しながらあるタスクに

弁論 [12] といった場面に着目している研究もある. 一方で, 会話取り組む際に行われた会話における音響的および韻律的エントの 1 側面に焦点を当てたエントレインメントの分析も存在し,—1—

Ludusan ら [13] は, 会話において生じる笑い (Laughter) に着

心理士の会話 20 セットのうち, アノテーションされた各発話の目し, 分析を行っている. 加えて, Soto ら [14] は, 発話する 1 つ

開始時間と終了時間を用いて, 会話全体の wav ファイルから発の文章の途中で用いる言語が変化するコードスイッチングとエ

話ごとに適切に切り出すことができなかった 2 セットについて

ントレインメントとの関連性を明らかにしている.

は, 今回の分析からは除外する.

このように, エントレインメントは人間同士の会話およびロ

2. 2 音響的および韻律的特徴量

ボットと人間とのインタラクションに重要であり, また, 様々

本研究では, 音響的特徴量として基本周波数 (F0) とラウドネな場面におけるエントレインメントの分析が行われている. こスを, 韻律的特徴量として発話速度を分析対象の特徴量とする.

のエントレインメントを人間の会話の評価指標に利用すること

F0 およびラウドネスについては, 会話内の各発話からそれや, エントレインメントを対話システムに組み込むことを考えぞれ抽出する. 抽出には, オープンソースツールキットである

た際, どのような場面において, どのような特徴量において, ど

openSMILE [22] を利用する. ある 1 つの会話における各発話の程度のエントレイメントを生じさせる必要があるのかを分析に対して, フレームサイズ 0.02 秒, フレームシフト 0.01 秒でフする必要がある. 一方で, 人間の会話における要素の多次元性にレームごとに特徴量を抽出する. これを全発話分行い, その後,加え, 既存の研究において, 各々の会話の場面設定やデータセッ

各話者ごとに, その発話全体からの平均値と標準偏差値を計算

ト, および分析手法を利用しているため, 分析結果が一致しない

し, 発話ごとにフレーム単位で算出した特徴量に対し標準化を場合も存在する. 加えて, Pérez ら [15] は, エントレインメント

行う. 標準化を行った後, 各発話ごとに, F0 の平均値と最大値,が生じない場合のほうが, 会話相手に対して良い影響を与える

ラウドネスの平均値と最大値を計算し, これらを各発話に対す場合があると報告している. そこで, より詳細な分析を行う必要

る音響的特徴量とする.

があり, 会話を話者同士の関係 [2] や会話の目的 [16], もしくは

一方, 発話速度については, 日本語の特性上, 音素単位ではな

会話中の各発話を発話行為タグ [17] や割り込みの観点 [18] で分

く, モーラ単位で数えることとする [23].1 つの発話内において,類してからエントレインメントを分析することが有効であると

1 秒あたりいくつのモーラが発せられているのかを考える. 各

考えられる.

発話の書き起こしテキストからオープンソースライブラリであ

そこで, 本研究では, 高齢者対話において, 各発話を簡単な規る Mecab（注 1）を用いてカナ読みに変換したあと, そのモーラ数則による割り込みの有無の分類および発話行為タグでの分類をを数える. その後, モーラ数を発話時間で割り, その値を発話速行った上で音響的および韻律的エントレインメントの観点から度とする.

違いが生じるのかを分析する. また, 音響的および韻律的エント

2. 3 分析のためのフレームワーク

レインメントが発言する度にどのように変化するのかを分析す

本研究は Levitan ら [4] の提案する手法を参考にし, ある話者

る. さらに, 一般的に高いコミュニケーション能力が要求されるの現在の発話が直前の会話相手の発話の影響を受ける, 言い換

臨床心理士や, 高齢者に対して会話を行う機会が多い介護士, そえると, 異なる話者からの隣接する 2 つの発話の音響的またはして, 比較対象としての大学院生における発話において, 結果の韻律的な特徴量が似るか否かを分析する. 仮に, 自身と会話相手

一貫性の有無を調べることを目的とする.

との発話間における特徴量が似れば, その発話間にエントレイ

2. 分 析 手 法

ンメントが生じていると考えられる. また, エントレインメントの分析において, 時間情報は重要であるため, 時間情報を考慮し

2. 1 データセット

ない発話単位の分析と, 時間情報を考慮する会話セッション単

本研究では, Yoshino ら [19] が収録したデータセットを用い位の分析と 2 つに分け, ノンパラメトリックの統計検定手法をる. このデータセットは互いに初対面である 2 者間の会話が収用いて分析する. 加えて, 有意性が認められる結果が得られた場録されたものである. それぞれの会話において, 一方の話者が高合, その効果量 (r) についても算出する.

齢者であり, もう一方の話者が臨床心理士, 介護士, 大学院生の2. 3. 1 音響的もしくは韻律的特徴量における距離いずれかである. 高齢者側は, あるニュースについて会話相手に

2 つの発話間の特徴量の類似性を差の絶対値により計算し, そ話し, 臨床心理士, 介護士, 大学院生側は対話相手である高齢者の値をエントレインメントの分析のための特徴量とする. 本研に対して積極的傾聴を行うように指示されている. 参加者は高究では, 臨床心理士, 介護士, 大学院生の発話が分析対象となる

齢者 24 人, 臨床心理士, 介護士, 大学院生はそれぞれ 5 人づつが, 1 つの発話ターンにおいて, 複数の発話がなされる場合も存である. 高齢者と臨床心理士, 介護士, 大学院生との会話が各 20在する. 今回はその中でさらに, 発話ターンが会話相手である高セット, 合計 60 セットの会話データが収録されており, 各会話

齢者から臨床心理士, 介護士, 大学院生へと移った際の最初の発の継続時間が約 20 分から 30 分となっている. 会話の様子は話

話を本研究の分析対象の発話とする. 対象となった各発話と高者ごとに wav データで収録されており, また, 会話中の各発話

齢者の発話の中で最も近接している発話とのペアを考える. 本に対して, その発話の書き起こし, 開始時刻と終了時刻, および研究で対象となった発話は, 臨床心理士について 913 発話, 介

ISO24617-2 [20] [21] 基準の対話行為ラベルが付与されている.

護士について 1367 発話, 大学院生について 1038 発話となって本研究では, 発話中に生じる相槌 (Back channel) については,相槌だけで成り立つ発話については除外し, 1 つの発話の途中（注 1）：MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Ana-で生じる相槌についてはそのままにする. 加えて, 高齢者と臨床

lyzer, https://taku910.github.io/mecab/—2—

図 1 図中の青色の長方形は発話を表しており, その中で Bj は会話中の発話の中で対象となる,
臨床心理士, 介護士もしくは大学院生の j 番目の発話を示す. 一方で, Aj は Bj に対してペアとなる発話を表している. 例えば, 特徴量距離を考える際, 黄色で色付けされた 2 つの発
話 Ai と Bi が i 番目ペアとなる. また, 図において A や B が記されていない発話は今回の研究では考慮しない発話である.

いる. 図 1 は例として, 1 つの会話における i 番目のペアを表し

2. 3. 3 会話セッション単位の分析た概略図である. そして, お互いにペアとなった発話から抽出し会話セッション単位の分析では, 特徴量距離が会話が進むにた音響的および韻律的特徴量に対し, その差の絶対値を考える.

つれてどのように変化が生じるのかを, 2 つの手法を用いて分

この音響的もしくは韻律的特徴量における距離 (以下, 特徴量距

析する.

離) を用いて分析を行う.

今回用いるデータセットに収録されている会話はその継続時

2. 3. 2 発話単位の分析

間が約 20 分から 30 分となっており均一ではない. そこで, 本

発話単位の分析においては, 割り込みの有無を用いる分析, お研究では会話の進みの程度を, 会話の継続時間ではなく, 特徴量

よび ISO24617-2 基準による発話行為タグを用いた分析を行う.

距離を考える際に対象となった臨床心理士, 介護士, 大学院生の割り込みの有無について, 特徴量距離を考えた発話のペアそ

発話数により考える.

れぞれおいて, 臨床心理士, 介護士もしくは大学院生の発話の開

1 つめの手法では, 各会話において対象となった発話をその始時間とそれに対応する高齢者の発話の終了時間が被っている

発話番号をもとに前半の発話と後半の発話に分ける. そして, 前

か否かにより分類する. そして, 割り込みの有る発話と割り込み

半の発話と後半の発話それぞれで特徴量距離の平均値を計算すの無い発話との間で特徴量距離に差が生じているのかを調べる

る. そして, 前半の発話における特徴量距離の平均値と後半の発ため, マン・ホイットニーの U 検定を行う.

話における特徴量距離の平均値における違いをウィルコクソン

ISO24617-2 基準の発話行為タグを用いた分析においては,の順位和検定により分析する.

General purpose function に 分 類 さ れ て い る, Information

2 つめの手法では, 特徴量距離の変化の度合いを傾きとして

seeking (IS) と Information providing (IP) を利用する.IS お

算出することを目的に, 回帰分析を利用する. 各発話において対よび IP タグが付けられた発話数が十分であることに加え, 情報象となった発話をその発話番号をもとに前から順に 10 分割し,を求める行為と情報を与える行為は相対する行為であると考えそれぞれの分割部を 1, 2, ..., 10 と番号付ける. その後, 1 からられることにより上記タグを採用する. そして, IS と IP がつけ

10 それぞれの分割部において, 特徴量距離の平均値を算出する.

られた発話との間にエントレインメントの違いが生じるのかをそして, 分割部の番号である 1 から 10 を説明変数に, 各分割部

マン・ホイットニーの U 検定を用いて調べる.

それぞれに対応する特徴量距離の平均値を目的変数として回帰

なお, 対象となった全発話において, 割り込みの有無による発話数, および IS, IP とタグ付された発話数は表の通りである(表 1, 表 2).

分析を行う. なお, 回帰分析を行う前に, 説明変数と目的変数それぞれに対し標準化を行う.

3. 結

表 1 臨床心理士, 介護士, 大学院生の発話における割り込みの有無
臨床心理士 介護士

大学院生

割り込み有りの発話数

544

787

588

割り込み無しの発話数

369

580

450

果

3. 1 発話単位におけるエントレインメント
まず, 割り込みの有無を利用した分析結果 (p 値および効果量) を示す (表 3). 有意性が確認できた特徴量の中で, ラウドネ
スの最大値において, 臨床心理士, 介護士, 大学院生全ての場合で一貫した結果が得られた. このラウドネスの最大値において,

表 2 臨床心理士, 介護士, 大学院生の発話における IS および IP タグ

特徴量距離の値の違いを確認するための箱ひげ図を示す (図 2).
ここでも, 全ての場合において, 割り込みがある場合の特徴量距

臨床心理士

介護士

大学院生

Information seeking (IS)

213

324

253

離が割り込みが無い場合と比較して中央値が大きくなっている

Information providing (IP)

291

508

447

という, 一貫した結果を得た. このことにより, 会話相手の発話—3—

に被せて発話をする際には, 相手の発話のラウドネスの最大値で分けた際の分析において有意性もしくは有意傾向が認められと自分の発話のラウドネスの最大値の差が会話相手の発話に被た臨床心理士におけるラウドネス平均値, 介護士におけるラウ

さない場合と比較して大きくなることを示している. そしてこドネスの平均値および最大値, 大学院生におけるラウドネスのれは, 会話相手の発話に被せて発話をする際には, エントレイン

平均値における傾きの絶対値の大きさは大きくなっている. さ

メントの程度が弱くなることを意味する. また, F0 の最大値にらに, 介護士における傾きの絶対値の大きさが臨床心理士や大ついて, 介護士の発話においてその有意差が認められた.

学院生と比較して大きい. これは, ラウドネスの平均値および最次に, 発話行為タグ IS および IP を利用した分析結果を示す

大値について, 発話が増加していくにつれて変化するエントレ(表 4). 有意性が見られたのは, 介護士の発話におけるラウドネ

インメントの度合いが臨床心理士や大学院生と比較して大きい

スの平均値, およびラウドネスの最大値のみであった.

ことを示す.
表 6 回帰分析をした際の直線の傾き

表 3 割り込みの有無における検定結果 (p 値) と効果量
ラウドネスの平均値
ラウドネスの最大値
F0 の平均値
F0 の最大値
発話速度

臨床心理士
0.166
0.010*** (0.086)
0.153
0.687
0.089† (0.056)

介護士
0.495
<0.001*** (0.155)
0.934<0.001*** (0.174)
0.194

大学院生
0.945
0.025*** (0.069)
0.299
0.469
0.792

臨床心理士

介護士 大学院生

ラウドネスの平均値-0.168-0.319-0.107

ラウドネスの最大値-0.036-0.210-0.083

各セルにおいて, 左の値が p 値, 括弧内の値が効果量
有意水準は, ***p<0.05, † p<0.10

4. 考
表 4 IS と IP における検定結果 (p 値) と効果量
ラウドネスの平均値
ラウドネスの最大値
F0 の平均値
F0 の最大値
発話速度

臨床心理士
0.116
0.808
0.946
0.407
0.398

介護士
0.043*** (0.070)<0.001*** (0.154)
0.691
0.952
0.376

大学院生
0.321
0.191
0.309
0.420
0.149

各セルにおいて, 左の値が p 値, 括弧内の値が効果量
有意水準は, ***p<0.05

察

本研究では, 高齢者対話における臨床心理士, 介護士および大学院生の発話における音響的および韻律的エントレインメントに着目し, エントレインメントがどのように生じているか, 臨床心理士, 介護士, 大学院生の発話において一貫した結果を得ることができるのか, それとも結果に違いが見られるのかについて分析を行った.
発話単位の分析において, 割り込みの有無および, IS と IP の3. 2 会話セッション単位におけるエントレインメント

発話行為タグを用いた. 割り込みの有無を用いた分析において会話における, 前半と後半の発話での特徴量距離の違いにおは, 割り込みが有る発話において, ラウドネスの最大値におけるける分析結果を示す (表 5). 基本周波数の平均値と最大値や発エントレインメントの程度が, 割り込みが無い発話と比較して話速度といった特徴量においては有意差が見られなかった. 一

小さくなるという結果が得られた. 会話において, 会話相手に自方, ラウドネスの平均値においては, 介護士において有意差が身の声を届けることが不可欠である. その際, 相手が話している

見られ, 臨床心理士および大学院生についても, p<0.10 であり,最中に発話をする場合, 声を相手に届けるためには声の大きさ

有意傾向が見られた. 続いて, ラウドネスの平均値について, 前を大きくする必要がある. 今回の分析結果はその現象について半の発話と後半の発話で特徴量距離の値がどうなっているのか示していると考えられる. これをエントレインメントの観点かを箱ひげ図を用いて示す (図 3). 箱ひげ図より, 臨床心理士, 介ら考えると, 相手の発話と被せて発話をする場合, エントレイン

護士, 大学院生のいずれの場合も, 前半の発話よりも後半の発メントの程度が弱くなる, もしくはエントレインメントが生じ話における特徴量距離の中央値が小さくなっていることが分かないということになる.

る. このことより, ラウドネスの平均値において, そのエントレ

IS と IP タグが付けられたそれぞれの発話間のエントレイン

インメントの程度は会話中の全発話数における後半の発話のほ

メントの違いにおいては, 介護士の発話におけるラウドネスのうが大きくなるということを示す. 一方で, ラウドネスの最大値

平均値および最大値においてのみ有意差が認められた. ここで,については, 介護士においてのみ有意性が認められた.

IS と IP における特徴量距離の中央値を見ると, ラウドネスの

表 5 前半の発話と後半の発話の違いにおける検定結果 (p 値) と効
果量
ラウドネスの平均値
ラウドネスの最大値
F0 の平均値
F0 の最大値
発話速度

臨床心理士
0.081† (0.294)
0.369
1.000
0.702
0.523

介護士
0.002*** (0.466)
0.002*** (0.466)
0.596
0.143
0.498

大学院生
0.083† (0.277)
0.231
0.189
0.927
0.143

各セルにおいて, 左の値が p 値, 括弧内の値が効果量
有意水準は, ***p<0.05, † p<0.10

平均値については, IS の場合は 0.289, IP の場合は 0.338, ラウ
ドネスの最大値について, IS の場合は 1.362, IP の場合は 1.829となっていた. つまり, 情報を求めるための発話よりも情報を与えるための発話のほうがラウドネスの平均値および最大値の距離が大きくなっている. このことは, 情報を与えるための発話の際には, ラウドネスにおいてエントレインメントが弱くなることを意味する. しかしながら, この現象が一般的であるのか, 今
回の状況設定に限ったものなのかについては更なる分析が必要

続いて, ラウドネスの平均値および最大値に着目をした回帰である.

直線の傾きを示す (表 6). ラウドネス関連の特徴量全ての場合

一方, 用いる発話行為タグの選択の際には, そのサンプル数がにおいて, 傾きの値が負となったが, 特に, 発話数を前半と後半十分であることが必要であった.ISO24617-2 における発話行為—4—

図 2 割り込みの有無で分けた, 各発話のラウドネスの最大値における距離
有意水準は, ***p<0.05

図 3 前半と後半の発話に対する, ラウドネスの平均値における距離
有意水準は, ***p<0.05, † p<0.10

タグには Directive という, 会話相手に指示を与える発話に付

レインメントには無意識的に生じる側面がある可能性があるとけられるタグもあり, 音響的および韻律的エントレインメントいうことである. 今回用いたデータセットにおいては, 会話相手の分析に役立つものであると期待されるが, 本研究では, サンプ

同士がお互いに初対面であるため, 1 つめの可能性を示すため

ル数が十分ではないと判断し, 利用しなかった.
続いて, 会話セッション単位の分析結果を考察する. 会話の始めから「聞く」という役割について認識している臨床心理士, 介には, 初対面同士の会話と知り合い同士の会話とを比較する必要がある.
最後に, 今回の発話単位の分析および会話セッション単位の護士, 大学院生の発話におけるエントレインメントを分析する

分析における統計的検定において, 有意性が見られた特徴量にと, 発話するにつれて, ラウドネスの平均値において, そのエンおける効果量, または, 回帰係数の絶対値から, ラウドネス関連

トレインメントの度合いが大きくなっていく, もしくはその傾の特徴量において, 介護士の発話におけるエントレインメント向があることが分かった. 聞くことを意識する以上, エントレイの程度の大きさが臨床心理士や大学院生と比較して大きいこと

ンメントは発話するにつれても変化はしない, 言い換えると会が分かった. エントレインントが生じるか否かやその程度は, 会

話の最初から望ましい程度のエントレインメントが達成されて話の場面設定や会話相手による影響を受けると考えられるが,いると仮定していたが結果は異なったものとなった. これが意

今回取り扱った会話は高齢者との会話であり, 普段から高齢者味することは, 望ましいエントレインメントを達成するためにと会話する機会が多い介護士は, 高齢者との会話に慣れているはある程度の時間がかかる可能性があること, もしくは, エント

ため, エントレインメントの程度も大きいということが推測で—5—

きる. また, エントレインメントを分析する上で, それぞれの話
者が普段どのような相手と会話することが多いかといった個人的な情報も考慮に入れる必要があることも示唆している.

[9]

5. ま と め
本研究では, 高齢者対話における臨床心理士, 介護士, 大学院[10]

生の発話における音響的および韻律的エントレインメントを種々の条件を用いて詳細に分析した. 発話単位の分析では, 会[11]

話相手に対する割り込み発言について, 割り込みをしない発話と比較したところ, ラウドネスの最大値におけるエントレイン
メントの程度が小さくなることを臨床心理士, 介護士, 大学院生

[12]

それぞれの場合で確認した. 一方, IS および IP の対話行為タグがつけられた発話におけるエントレインメントの違いに関して,ラウドネスの平均値および最大値について, 介護士の発話にの[13]み有意性が認められた. 加えて, 会話セッション単位の分析では, ラウドネスの平均値において, 発話を重ねるごとにエントレ[14]

インメントの程度が大きくなることを, 介護士の発話においては有意に, 臨床心理士と大学院生の発話においても有意傾向を示すことを確認した. また, 回帰分析では, ラウドネスの平均値[15]及び最大値いずれの場合においても, 介護士の発話における傾きの絶対値の値は大きいことが分かった. 本研究により, エン
トレインメントの分析について, 割り込みの有無や発話行為タ[16]

グといった発話の分類条件は詳細な分析を可能にすることに加え, 臨床心理士や介護士, 大学院生といった違いがエントレイン[17]

メントの分析の結果に影響することが分かった. エントレイン
メントを詳細に分析するためには, 従来の言語的及び非言語的特徴量に加え, 発話ごとの分類, 会話相手を含めた会話場面の設[18]

定や職業といった話者個人の情報などの利用が有効であると考
[19]

えられる.
文

献

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