記事の印象を伝達するニュース番組生成システムwEEの設計と評価

摘要

本論文では，記事の印象を伝達するニュース番組自動生成システムwEE（News Reader with Emotional Expressions）を提案する．本システムは，Webニュ一ス記事をCG（Computer Graphics）形式の動画ニュースに変換する際に，記事から抽出される印象に応じてBGM（背景音楽）やニュースキャスターの声色を選択するという点に特徴があり，（1）Web上のニュースサイトから記事（見出し，本文，画像）を収集する，（2）見出しと本文から印象（明るい⇔暗い）を抽出する，（3）印象に応じてBGM（明るいBGM，普通のBGM，暗いBGM，BGMなし）と声色（明るい声，普通の声，暗い声）を選択する，（4）書き言葉を話し言葉に変換する，（5）NHK放送技術研究所のTVML（TV program Making Language）を用いて動画ニュースを生成する，という処理を行う．また，2回の被験者実験（1,200人と600人）を通して，BGMや声色が視聴者の受ける記事印象に与える影響を分析し，WEEの有効性を検証する．