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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-09 16:00 音声感情強度推定のための感情強度ラベルシーケンス分析 ○川瀬 恵・中山 実（東工大）  IMQ2021-5 HIP2021-20 |
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| 抄録 | （和） | 感情強度推定を実現するために，発話を数百ミリ秒に分割したセグメントベースの推定を行っている.深 層学習を用いて感情強度の 10 クラス分類を行う個別推定，感情と強度をそれぞれ推定する並列型推定，感情，強度の 順に推定を行う直列型推定の3つのモデルを作成し 52.4% の推定精度を得た.本報告では性能向上を目的とし，それ ぞれのセグメントが各感情強度に属する確率からなるベクトルを新たに導入し，分析した.また，このベクトルを用 いて発話ラベルを決定するために Supper Vector Machine と Random Forest 法を用いた新たな推定モデルを検討した. その結果，個別推定と直列型推定の 2 つのモデルにおいて性能改善が確認され，特に直列型推定において 4.7% の推定 精度の向上がみられた. |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 音声 / 感情 / 強度 / 深層学習 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 100, HIP2021-20, pp. 17-22, 2021年7月. | |
| 資料番号 | HIP2021-20 | |
| 発行日 | 2021-07-02 (IMQ, 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 | IMQ2021-5 HIP2021-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ HIP |
| 開催期間 | 2021-07-09 - 2021-07-09 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | イメージ・メディア・クオリティ及び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 | 2021-07-IMQ-HIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音声感情強度推定のための感情強度ラベルシーケンス分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声 / |
| キーワード(2)（和/英） | 感情 / |
| キーワード(3)（和/英） | 強度 / |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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 / / 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) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 実 / / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-09 16:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HIP |
| 資料番号 | IMQ2021-5, HIP2021-20 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.99(IMQ), no.100(HIP) |
| ページ範囲 | pp.17-22 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-07-02 (IMQ, HIP) |
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