言語・音声解析による発達障害の病態理解支援AIの開発

国立精神・神経医療研究センター

• 研究課題：発達障害における言語・音声特徴を明らかにし、その解析に基づくコミュニケーション支援技術を開発。
• 発達障害当事者および対話相手の会話音声・文字起こしデータを収集・匿名化し、研究用コーパスとして整備。
• 終助詞・フィラー・質問形式・ターン構造・プロソディ（抑揚・ポーズなど）の語用論指標を自動抽出。
• ASD 特性との関連を統計モデル・機械学習モデルで解析し、臨床判断を補完するダッシュボード・支援ツールを設計。

• コーパス構築：診察・面接音声の収集、匿名化ポリシーの整備、書き起こし・アノテーションルールの設計。
• 特徴抽出：pyannote.audio による話者分離、LLM・音声モデルによる語用論・韻律指標の自動算出パイプラインを構築。
• モデリング：ASD 特性との関連を分類・回帰・クラスタリングで解析し、臨床的に解釈可能な指標を同定。
• 可視化・ツール化：Nanami Pragmatics Dashboard をベースに、医療者向け Web ダッシュボード・レポート自動生成ツールを試作。
• ガバナンス：個人情報保護・アルゴリズムバイアス・説明可能性を踏まえた AI 利活用ガイドラインおよび運用プロセスの検討。

• 高精度話者分離
• mp3音声からpyannote.audioによる話者分離を行い、その出力に対して形態素解析を適用することで、終助詞の出現頻度を自動集計。
• 形態素解析で特徴抽出
• Nanami Pragmatics Dashboard上でセッション×話者×指標をヒートマップとして可視化し、ASD特性との関連を直感的に確認できる環境を構築。