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J-GLOBAL ID：201802216929125545   整理番号：18A1770689

機械学習アルゴリズムに基づくSepedi音声感情の自動認識【JST・京大機械翻訳】

The Automatic Recognition of Sepedi Speech Emotions Based on Machine Learning Algorithms

著者 (5件)： Manamela Phuti J (Dept. of Computer Science, University of Limpopo, Limpopo province, South Africa) ,  Manamela Madimetja J (Dept. of Computer Science, University of Limpopo, Limpopo province, South Africa) ,  Modipa Thipe I (Dept. of Computer Science, University of Limpopo, Limpopo province, South Africa) ,  Sefara Tshepisho J (Dept. of Computer Science, University of Limpopo, Limpopo province, South Africa) ,  Mokgonyane Tumisho B (Dept. of Computer Science, University of Limpopo, Limpopo province, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： icABCD  ページ： 1-7  発行年： 2018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： 過去数年にわたり,音声感情認識(SER)研究は感情計算と人間-コンピュータ相互作用(HCI)の分野において多くの関心を集めている。アイデアは人間と機械の間の相互作用を改善することであった。本論文では,Sepedi言語(南アフリカの公式言語の1つ)における音声話し言葉から,6つの基本的な感情(ang,悲sad,dis,恐怖,幸福,中立)を分類し認識するSERシステムを検討した。音声記録は,感情的音声コーパスを作成するために,Sepedi言語話者とTVドラマ放送から収集された。次に,音声コーパスから34の音声特徴を抽出し,10倍の交差検証を用いて異なるアルゴリズムを訓練し比較した。実験はWEKAデータマイニングソフトウェアを用いて行った。結果は,Auto-WEKAがすべての標準アルゴリズム(SVM)より優れていることを示した。KNNとMLP。記録された音声コーパスは,TV放送音声コーパスと比較して良好な認識精度をもたらした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  言語 ,  放送 ,  テレビジョン放送 ,  演劇 ,  ソフトウェア ,  コンピュータ ,  コーパス ,  *学習アルゴリズム ,  話し言葉 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 音声コーパス ,  *自動認識 ,  話者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  音声 ,  感情 ,  自動認識