文献

J-GLOBAL ID：201802237117482058   整理番号：18A0443573

相対的韻律特徴を用いた感情解析【Powered by NICT】

Sentiment analysis using relative prosody features

著者 (5件)： Abburi Harika (Language Technologies Research Center, International Institute of Information Technology, Hyderabad, India) ,  Alluri K. N. R. K. Raju (Language Technologies Research Center, International Institute of Information Technology, Hyderabad, India) ,  Vuppala Anil Kumar (Language Technologies Research Center, International Institute of Information Technology, Hyderabad, India) ,  Shrivastava Manish (Language Technologies Research Center, International Institute of Information Technology, Hyderabad, India) ,  Gangashetty Suryakanth V. (Language Technologies Research Center, International Institute of Information Technology, Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IC3  ページ： 1-5  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： ディジタルメディアの使用における最近の改善は,オーディオを介して特定の実体について彼らの意見を共有する者をリードしてきた。本論文では,相対的韻律特徴に基づくオンライン音声レビューの感情を検出するための手法を提示した。オーディオに基づく感情分析のための既存のシステムの大部分は,従来のオーディオ特徴を使用するが,それらは感情を抽出する問題特異的ではない特徴。本研究では,相対的韻律特徴は,オーディオ信号の正常および応力領域から抽出された感情を検出した。ストレスを受けた領域は,励起の強度を用いて同定した。サポートベクトルマシン(SVM)とガウス混合モデル(GMM)分類器を用いて感情モデルを構築した。MOUDデータベースを提案し研究に使用されている。実験結果によると,相対韻律特徴は,韻律特徴と比較して特異的識別をより感情を持っているので感情を検出する速度は,韻律とメル周波数ケプストラム係数(MFCC)と比較して相対的韻律特徴を改善することを示した。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： 励起 ,  音声信号 ,  *オーディオ機器 ,  サポートベクトルマシン ,  周波数 ,  データベース
準シソーラス用語： MFCC ,  ケプストラム係数 ,  Gauss混合モデル ,  感情分析 ,  オンライン ,  デジタルメディア ,  *韻律 , 【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)： 韻律 ,  感情 ,  解析