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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-08-28 13:10 ［招待講演］音声感情認識の研究動向 ○永瀬亮太郎（立命館大）  SIP2025-34 |
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| 抄録 | （和） | 感情は相互理解や信頼関係の構築に必要な要素である．感情を言語的な情報で伝達する際に，感情が曖昧であったり，意図的に抑えられていたりすることがある．そのような場合には，話者の感情を適切に把握するために声の高さや話速，抑揚などの音響的な情報が重要な手がかりになる.例えば，低く抑揚のない声で「大丈夫です」と発話している場合，それは悲しみを示している可能性がある．このような音声情報を用いて，感情を自動的に推定する技術のことを音声感情認識と呼ぶ．この技術は対話型ロボットにおけるユーザの感情理解やコールセンター業務の応対支援などに応用されている．近年では，オンライン対話の品質向上やカスタマーハラスメントへの社会的関心の高まりを背景に注目を集めている．特に，深層学習を活用した音声感情認識の研究開発が盛んに進められており，「喜び」や「怒り」などのクラスを示すカテゴリ感情や「ポジティブ－ネガティブ」などの値を示す次元感情の認識において一定の成果が得られている．本発表では，深層学習を用いた音声感情認識における基礎技術と技術的変遷，近年の研究動向について概観し，今後の展望について述べる．特に，基盤モデルを活用した音声感情認識について紹介する． |
| （英） | Emotions are an essential element for establishing mutual understanding and trust. When emotions are conveyed through linguistic information, they may be ambiguous or deliberately suppressed. In such cases, acoustic information such as pitch, speaking rate, and intonation is important for accurately understanding the speaker's emotional state. For example, if someone says ``I'm fine'' in a low and flat tone, it may indicate sadness. Thus, the technology that automatically recognizes emotions from speech is called speech emotion recognition. This technology has been applied in practical settings, such as understanding user emotions in interactive robots and supporting responses in call center operations. Recently, it has gained attention in response to growing public interest in improving the quality of online communication and addressing harassment by customers. In particular, the research and development of speech emotion recognition using deep learning has advanced significantly. Notable results have been achieved in recognizing both categorical emotions, such as joy and anger, and dimensional emotions, such as valence on a positive-negative scale. In this presentation, I provide an overview of the fundamental technologies and technical developments in speech emotion recognition using deep learning, along with recent research trends and future prospects. Specifically, I will focus on speech emotion recognition based on foundation models. | |
| キーワード | （和） | 音声感情認識 / カテゴリ感情 / 次元感情 / 基盤モデル / / / / |
| （英） | Speech emotion recognition / Categorical emotion / Dimensional emotion / Foundation model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 160, SIP2025-34, pp. 25-25, 2025年8月. | |
| 資料番号 | SIP2025-34 | |
| 発行日 | 2025-08-21 (SIP) | |
| 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 | SIP2025-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2025-08-28 - 2025-08-29 |
| 開催地（和） | 島根県立産業交流会館 くにびきメッセ |
| 開催地（英） | Kunibiki Messe, Shimane Prefectural Convention Center |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2025-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音声感情認識の研究動向 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Research Trends in Speech Emotion Recognition |
| 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） | カテゴリ感情 / Categorical emotion |
| キーワード(3)（和/英） | 次元感情 / Dimensional emotion |
| キーワード(4)（和/英） | 基盤モデル / Foundation model |
| 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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-08-28 13:10:00 |
| 発表時間 | 35分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2025-34 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.160 |
| ページ範囲 | p.25 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2025-08-21 (SIP) |
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