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講演抄録/キーワード
講演名 2023-06-23 13:50
音素クラス属性を考慮した感情ラベル列の推定による音声感情認識
永瀬亮太郎福森隆寛山下洋一立命館大SP2023-9
抄録 (和) 近年,深層学習を利用し音声の感情を適切に分類する音声感情認識の研究が盛んに取り組まれている.本研究では特に系列化された感情ラベル(感情ラベル列)の推論による音声感情認識に取り組む.感情ラベル列の予測によって,時間と共に変化する発話内の感情状態を正確に認識できるようになることが期待される.従来研究では有声音素の数に基づいて正解の感情ラベル列を用意していたが,同じ感情であっても音韻によって異なる音響的な差異は考慮されていなかった.故に,本研究では母音や有声,無声子音などを示す音素クラス属性を考慮した感情ラベル列推定に基づく音声感情認識を提案した.結果,提案手法によって認識率が改善することがわかった. 
(英) Recently, many researchers have tackled speech emotion recognition (SER), which predicts emotion conveyed by speech. In this paper, we focus on SER based on emotional label sequence estimation. We expect that emotion label sequence estimation enables accurate recognition of emotional states in the utterances that change over time. Previous studies have prepared emotional label sequences based on the number of voiced phonemes. However, conventional methods are not considered acoustic differences between phonemes for the same emotion. Therefore, we propose SER based on emotional label sequence estimation considering phoneme class attributes, including vowels, voiced consonants, unvoiced consonants, etc. As a result, we found that the performance was improved by the proposed method.
キーワード (和) 音声感情認識 / 感情ラベル列 / 事前学習済みモデル / wav2vec2.0 / / / /  
(英) speech emotion recognition / emotional label sequences / pre-trained model / wav2vec2.0 / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 88, SP2023-9, pp. 42-47, 2023年6月.
資料番号 SP2023-9 
発行日 2023-06-16 (SP) 
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 SP2023-9

研究会情報
研究会 SP IPSJ-MUS IPSJ-SLP  
開催期間 2023-06-23 - 2023-06-24 
開催地(和) 電気通信大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 音学シンポジウム2023 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2023-06-SP-MUS-SLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 音素クラス属性を考慮した感情ラベル列の推定による音声感情認識 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Speech Emotion Recognition based on Emotional Label Sequence Estimation Considering Phoneme Class Attribute 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音声感情認識 / speech emotion recognition  
キーワード(2)(和/英) 感情ラベル列 / emotional label sequences  
キーワード(3)(和/英) 事前学習済みモデル / pre-trained model  
キーワード(4)(和/英) wav2vec2.0 / wav2vec2.0  
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) 永瀬 亮太郎 / Ryotaro Nagase / ナガセ リョウタロウ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 福森 隆寛 / Takahiro Fukumori / フクモリ タカヒロ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山下 洋一 / Yoichi Yamashita / ヤマシタ ヨウイチ
第3著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-06-23 13:50:00 
発表時間 140分 
申込先研究会 SP 
資料番号 SP2023-9 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.88 
ページ範囲 pp.42-47 
ページ数
発行日 2023-06-16 (SP) 


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