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J-GLOBAL ID：201702234101080696   整理番号：17A0737465

音質特性と韻律特徴に基づく音声感情認識【JST・京大機械翻訳】

Speech emotion recognition by combining voice quality and prosody features

著者 (4件)： ZHANG Shi-qing (School of Telecommunication Engineering, Hangzhou Dianzi University) ,  ZHAO Zhi-jin (School of Telecommunication Engineering, Hangzhou Dianzi University) ,  LEI Bi-cheng (School of Physics and Electronic Engineering, Taizhou College) ,  YANG Guang-ying (School of Physics and Electronic Engineering, Taizhou College)
資料名： Dianlu yu Xitong Xuebao  (Dianlu yu Xitong Xuebao)
巻： 14  号： 4  ページ： 120-123  発行年： 2009年 
JST資料番号： C2512A  ISSN： 1007-0249  CODEN： DYXUF9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 音声感情の正しい認識率を向上させるために,感情音声の韻律特性に基づいて,感情音声の音質特性を抽出した。音質特性パラメータと韻律特性パラメータを結合して,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,中国語のマンダリン,ガス,悲しみ,および驚くの感情感情認識を実現した。実験結果により,音声音質特性パラメータと韻律特徴パラメータとの結合によって得られた感情の平均正解率は88.1%であり,それは韻律特性パラメータを用いた場合よりも6%高いことを示した。音声音質の特徴は有効な感情特徴パラメータであることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中国語 ,  *音質 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 正解率 ,  特徴パラメータ ,  *感情認識 ,  感情音声 ,  認識率 ,  *音声感情認識 ,  *韻律 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： prosody features ,  voice quality features ,  support vector machines ,  speech emotion recognition

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音質 ,  韻律 ,  音声感情認識