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J-GLOBAL ID：201802239917513963   整理番号：18A1027703

オーディオベースの粒度適応感情分類【JST・京大機械翻訳】

Audio-Based Granularity-Adapted Emotion Classification

著者 (3件)： Shepstone Sven Ewan (Bang and Olufsen A/S, Peter Bangs Vej 15, Struer, Denmark) ,  Tan Zheng-Hua (Department of Electronic Systems, Aalborg University, Fredrik Bajers Vej 7B, Aalborg, Denmark) ,  Jensen Soren Holdt (Department of Electronic Systems, Aalborg University, Fredrik Bajers Vej 7B, Aalborg, Denmark)
資料名： IEEE Transactions on Affective Computing  (IEEE Transactions on Affective Computing)
巻： 9  号： 2  ページ： 176-190  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2423A  ISSN： 1949-3045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,機械ベースと人間ベースの感情分類の強度を結合するための新しいフレームワークを紹介した。類似の感情を分離するための人々の能力は,感情的粒状性として知られており,それは高いか低く,測定可能である。本論文では,音声からの感情に基づいて,推薦者を駆動するためのフロントエンドとして使用できる粒度適応分類を提案した。この文脈において,不正確に予測された人々の感情は,不十分な勧告に導き,ユーザ満足度を減少させることができた。単一感情クラスを同定する代わりに,適応クラスを提案し,粒度に基づいて選択された基礎となる感情クラスの集合体である。推奨文脈において,適応クラスマップは,潜在的により類似したコンテンツアイテムのリストが引き出され,ユーザに推薦される,価電子覚醒空間におけるより大きな領域にマップされる。適応クラスの有効性を決定するために,被験者の感情的粒度を測定し,各被験者に対して,ベースラインシステムから得た単一感情クラスに対する適応クラスの有効性を比較するために,感情のペアワイズ類似性判断を用いた。カスタマイズされたEuclidベースの類似性メトリックを用いて,感情クラスの相対的近接性を測定した。結果は,粒度適応分類が9.6パーセントまでの潜在的類似性を改善できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 価電子 ,  覚醒 ,  凝集体 ,  *粒状性 ,  類似性 ,  カスタム化
準シソーラス用語： 近接性 ,  被験者 ,  *感情分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： オーディオ ,  粒度 ,  適応 ,  感情分類