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J-GLOBAL ID：201702287319419684   整理番号：17A1645400

音声からの学習疲労検出のためのコーパスの構築【Powered by NICT】

Construction of corpus for learning fatigue detection from speech

著者 (3件)： Chen Shuxi (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China, 215006) ,  Zhao Heming (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China, 215006) ,  Chen Xueqin (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China, 215006)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSPA  ページ： 214-218  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： 人体の自然応答と保護のための自己制御に属する,疲労は複雑な生理学的及び精神現象である。近年,音声信号処理と機械学習領域の両方の研究者の大きな量は既に音声から疲労検出を自動的に行うことができることを証明した。しかし,主な研究は労働力下で者の寄与する疲労検出を駆動するに集中した。の他に,一つは学習疲労は学生の学校生活経験におけるその積極的な意義,学習の効率,それらの身体的および精神的健康もますます不可欠になってきている真実にかかわらず学校における学生に注意を払った。疲労を検出する多くの方法が存在するが,音声からの検出はより便利な仮定である。コーパスは,音声からの学習疲労を検出するの研究の基礎である。疲労検出に関するいくつかのコーパスであるが,それらのほとんどは,学習疲労(主に脳活動により引き起こされる)に焦点を当て,これらのコーパスの権限と信頼性を証明した。本論文では,音声からの学習疲労検出を実行するためにSoochow大学音声処理研究学習疲労検出(SUSP LFD)コーパスを構築した。既存コーパス間の問題を解決するために,ここでは,提案コーパスを評価するために心拍数および平均動脈圧を用いた。最初の構築法を詳細に記述し,次に,コーパスの適用性を検証し,評価した。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： 心拍 ,  信頼性 ,  *コーパス ,  生理学 ,  *学習 ,  機械学習 ,  労働力 ,  音声処理 ,  精神衛生 ,  適応性
準シソーラス用語： 平均動脈圧 ,  脳活動 ,  学校生活 ,  音声信号処理 ,  自己制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  精神衛生  (GR05000O) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音声 ,  学習 ,  疲労 ,  コーパス ,  構築