文献

J-GLOBAL ID：201802244723631964   整理番号：18A1895745

深層畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いた音声からの感情検出【JST・京大機械翻訳】

Affect Detection from Speech using Deep Convolutional Neural Network Architecture

著者 (3件)： Basu Saikat (Computer Science and Engineering MAKAUT, WB, School of Medical Science and Technology, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kolkata, India) ,  Chakraborty Jaybrata (Computer Science Brainware University, Kolkata, India) ,  Aftabuddin Md. (MAKAUT, Kolkata, WB, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INDICON  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： ここ数年,音声信号からの影響検出や感情認識の分野で多くの研究が行われている。研究者は音声信号から異なる感情コンテンツを見出すために指示されており,音声から異なる特徴を抽出し,音声信号から感情をうまく識別できるモデルを開発できるようなネットワークを訓練するために異なるタイプの教師つき学習法や教師なし学習法を用いている。感情認識の主要な課題は,感情的音声コーパス(音声データベース)を選択し,音声に関連する異なる特徴の同定と分類モデルの適切な選択である。本研究では,著者らの実験目的のためにRML感情音声コーパスを探索した。それは異なる言語の感情的オーディオビジュアルファイルの収集である。感情認識のための特徴として,Mel-スペクトログラムを用いたDeep Convolution Neural Networkの性能を解析した。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： 教師なし学習 ,  教師つき学習 ,  *深層 ,  コンテンツ ,  *畳込み ,  言語 ,  音声信号 ,  *ネットワーク ,  音声データベース ,  コーパス
準シソーラス用語： スペクトログラム ,  オーディオビジュアル ,  音声コーパス ,  感情認識 ,  *ニューラルネットワークアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層畳込みニューラルネットワーク ,  アーキテクチャ ,  音声 ,  感情検出