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J-GLOBAL ID：201802219291278701   整理番号：18A0443589

感情認識のための音声キューのランダム性の測定【Powered by NICT】

Measuring the randomness of speech cues for emotion recognition

著者 (2件)： Susan Seba (Department of Information Technology, Delhi Technological University, New Delhi, India) ,  Kaur Amandeep (Department of Information Technology, Delhi Technological University, New Delhi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IC3  ページ： 1-6  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： 彼/彼女の音声から人間の感情状態を認識する現代の監視システムで非常に重要である。メル周波数ケプストラム係数(MFCC),ピッチとエネルギーは古くから感情と関連していることを従来の音声キューである。本研究では,種々のヒト感情の間の識別のための時間とともにこれらのキューのランダム性を測定した。エントロピーはキューのランダム性,時間的ヒストグラムだけでなく時間的共起行列から計算したを測定した。MFCC,ピッチとエネルギーの直接値は含まれていないとそのランダム性だけを考える,MFCC,ピッチとエネルギーの実際の値は,話者のはるかに関与する感情の特性であることが多いからである。音声ベース感情認識のためのエントロピー特徴の新しいセットをベンチマークSAVEEデータベース上で最先端手法とその効率を比較した。より高い分類精度は提案アプローチの効率性を示した。Copyright 2018 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： *待ち行列 ,  データベース ,  ヒト ,  ヒストグラム ,  周波数 ,  監視装置 ,  エントロピー ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  話者 ,  共起行列 ,  MFCC ,  ケプストラム係数 ,  *ランダム性 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 感情認識 ,  音声 ,  キュー