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J-GLOBAL ID：201802227058841828   整理番号：18A1213657

正規化特徴量を用いた多言語対応感情識別法の提案

著者 (3件)： 岡部成美 (大阪工大 情報科学) ,  川村将士 (大阪工大 情報科学) ,  鈴木基之 (大阪工大 情報科学)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： MUS-119  ページ： Vol.2018-MUS-119,No.50,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2018年06月09日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では正規化特徴量を用いて音声から多数の言語に対応した感情識別を行う方法を提案する。一般に感情識別器は対象言語をひとつに設定している。これは言語が異なるとアクセントやイントネーション等の違いにより同じ感情でも特徴量が変化してしまうからである。そこで本研究では,感情を含む音声の特徴量と感情を含まない音声(合成音声)の特徴量との差分をとることで正規化を行い,言語によらず感情による変異のみを抽出することで,ひとつの識別器で多数の言語の音声から感情を識別する方法を提案する,これを用いて対象言語を4言語にして識別器の性能評価を行った。対象言語のみで正規化なしの場合,識別率は平均して60.6%,一方4言語で正規化ありの場合は平均して58.9%と両者にあまり差はなく,既知言語の場合は多言語化した識別器を用いてもほとんど性能劣化がないことが分かった。一方,学習言語に含まれない言語では性能が出ないことから,完全には言語の違いを吸収できないと言える。(著者抄録)

シソーラス用語： 情報 ,  言語 ,  *感情 ,  *弁別器 ,  音声 ,  *音声合成 ,  正規化 ,  性能評価 ,  特徴抽出 ,  コーパス
準シソーラス用語： 特徴量 ,  多言語 ,  識別器 ,  合成音声 ,  特徴量抽出

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

引用文献 (13件)：

• Apple(日本):Siri, https://www.apple.com/jp/ios/siri.
• Google: Goole Home, https://store.google.com/product/googlehome.
• Sayan Ghosh, Eugene Laksana, Louis-Philippe Morency, Stefan Scherer: Representation Learning for Speech Emotion Recognition, INTERSPEECH, ISCA, San Francisco, USA, pp. 3603-3607 (2016).
• Aharon Satt, Shai Rozenberg, Ron Hoory: Efficient Emotion Recognition from Speech Using Deep Learning on Spectrograms, INTERSPEECH, ISCA, Stockholm, Sweden, pp. 1089-1093 (2017).
• 中川祥平:合成音声を用いた特徴量の正規化による感情識別法,電子情報通信学会論文誌 D Vol.J97-D No.3 pp.533-539 (2014).

タイトルに関連する用語 (6件)： 正規化 ,  特徴量 ,  多言語 ,  感情 ,  識別 ,  提案