| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-23 10:00 日本語音声コーパスにおける感情強度推定のための音響特徴量に関する検討 ○川瀬 恵・中山 実（東工大）  HIP2020-64 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，言語情報をもたない音声データから感情推定を行う研究が多く行われているが感情の強度に関する研究は少ない．しかし，感情を推定できても感情強度を読み取ることができなければ人間と機械がコミュニケーションをとる際に対応を誤る可能性がある．そこで，本論文では感情強度推定を実現するために，深層学習を用いた３つのモデルを作成し，日本語の音声コーパスの感情強度推定の精度に関する検討を行った，その結果として52.4%の精度で感情強度を推定することができた．また，推定精度を向上させるために音響特徴量の強度間での相関を調べ音響特徴量の特性を分析したところ，ガンマトーン周波数ケプストラム係数の微分が強度間で有意に平均が異なり強度推定に有効な特徴量である可能性が示された． |
| （英） | ecently, there have been many studies on emotion estimation from non-linguistic speech data, but few studies on emotion intensity.However, failure to read this emotional intensity can lead to errors in the responses humans and machines should take when communicating with each other. In this paper, we developed three models for emotion intensity estimation using deep learning, and examined the accuracy of emotion intensity estimation for Japanese speech corpus, which resulted in 52.4% accuracy of emotion intensity estimation. We also investigated the correlations between acoustic features and analyzed the properties of acoustic features in order to improve the estimation accuracy, and found that the differentiation of gammatone frequency cepstral coefficients was significantly different between intensities. | |
| キーワード | （和） | 音声 / 感情 / 強度 / 音響特徴量 / 深層学習 / / / |
| （英） | speech / emotion / intensity / acoustic features / deep learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 306, HIP2020-64, pp. 55-60, 2020年12月. | |
| 資料番号 | HIP2020-64 | |
| 発行日 | 2020-12-15 (HIP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HIP2020-64 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
| 開催期間 | 2020-12-22 - 2020-12-23 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | マルチモーダル，感性情報処理，視知覚とその応用，ヒューマン情報処理一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HIP |
| 会議コード | 2020-12-HIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 日本語音声コーパスにおける感情強度推定のための音響特徴量に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Acoustic features of a Japanese speech corpus for emotion(al) intensity estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声 / speech |
| キーワード(2)（和/英） | 感情 / emotion |
| キーワード(3)（和/英） | 強度 / intensity |
| キーワード(4)（和/英） | 音響特徴量 / acoustic features |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川瀬 恵 / Megumi Kawase / カワセ メグミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 実 / Minoru Nakayama / ナカヤマ ミノル |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-23 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | HIP |
| 資料番号 | HIP2020-64 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.306 |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-15 (HIP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]