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J-GLOBAL ID：201702211795904008   整理番号：17A1270392

音声を用いた感情認識に関するレビュー【Powered by NICT】

A review on emotion recognition using speech

著者 (4件)： Basu Saikat (School of Medical Science and Technology, Indian Institute of Technology Kharagpur and Department of Computer Science and Engineering, Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, West Bengal) ,  Chakraborty Jaybrata (Department of Information Technology, Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, West Bengal) ,  Bag Arnab (Department of Electronics and Electrical Communication Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur) ,  Aftabuddin Md. (Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, West Bengal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICCT  ページ： 109-114  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声からの感情認識や感情検出は人工知能の分野で古くて挑戦的な問題である。多くの重要な研究は感情認識について行われている。本論文では,音声と検出に影響を及ぼすに関連した種々の問題を用いた検出影響に関する最近の研究を提示した。感情認識の基本的問題は,感情認識コーパス(音声データベース),音声に関連した異なる特徴の同定と分類モデルの適切な選択を選択した。それらに関連した感情音声データと課題を収集する方法の種々のタイプは以前のレビューと共に本発表で覆われている。ヒト音声から感情を認識するために使用される様々な特徴に関する文献調査を議論した。様々な分類モデルの重要性は,幾つかの最近の研究レビューと共に提示した。Mel周波数ケプストラム係数(MFCC)と名付けた主要な特徴抽出技術の詳細な記述といくつかの分類モデルの動作原理の簡単な記述を議論した。検出感情と感情認識のような項は互換的に使用されている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： コーパス ,  ヒト ,  音声データベース ,  文献調査 ,  *特徴抽出 ,  周波数 ,  人工知能
準シソーラス用語： 動作原理 ,  MFCC ,  ケプストラム係数 ,  感情音声 ,  分類モデル ,  感情検出 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音声 ,  感情認識 ,  レビュー