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J-GLOBAL ID：201802249518653913   整理番号：18A0521311

音声のprosodieとスペクトル特徴を用いた感情認識とナイーブBayes分類器【Powered by NICT】

Emotion recognition using prosodie and spectral features of speech and Naieve Bayes Classifier

著者 (2件)： Khan Atreyee (Dept. of Information Technology Jadavpur University Kolkata, India) ,  Roy Uttam Kumar (Dept. of Information Technology Jadavpur University Kolkata, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 1017-1021  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： 通して筆者らの感情を伝えることができるとしての感情は人間のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たす。近年音声からの感情検出は,音声処理領域における重要で挑戦的な研究領域の一つとなっている。感情に影響する音声から適切な特徴の抽出といくつかの感情クラスの分類は,このタスクをより困難にしている。本論文では,Naive Bayes分類器を用いた音声の韻律特徴およびスペクトル特徴を用いた感情検出を提案した。多くの研究は,スペクトル特徴あるいは韻律的特徴のみを考慮するが,本論文では,の両方を考慮する。それぞれ韻律特徴およびスペクトル特徴としてピッチとメル周波数ケプストラム係数(MFCC)を用いた。分類はナイーブBayes分類器を用いて行った。七種類の感情クラスを考慮した性別依存性および性別独立システムを開発した。分類を行った後システムの精度は,ベルリンEmo dB一般的な音声データベースの音声サンプルを用いて試験し,その結果は,多くの既存のシステムよりかなり良好であった。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： 音声データベース ,  コミュニケーション ,  *音声処理 ,  周波数
準シソーラス用語： 性別 ,  MFCC ,  ケプストラム係数 ,  韻律 ,  感情検出 ,  *Bayes分類器 ,  *感情認識 ,  *スペクトル特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声 ,  スペクトル特徴 ,  感情認識 ,  Bayes分類器