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J-GLOBAL ID：201802270498556409   整理番号：18A1811455

感情認識のための正常およびストレス領域からの異なる韻律特徴【JST・京大機械翻訳】

Differenced Prosody Features from Normal and Stressed Regions for Emotion Recognition

著者 (4件)： Raju V Vishnu Vidyadhara (Speech Processing lab, LTRC, IIIT, Hyderabad, India) ,  Gurugubelli Krishna (Speech Processing lab, LTRC, IIIT, Hyderabad, India) ,  Alluri KNRK Raju (Speech Processing lab, LTRC, IIIT, Hyderabad, India) ,  Kumar Vuppala Anil (Faculty of Speech Processing Lab, LTRC, IIIT, Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SPIN  ページ： 821-825  発行年： 2018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： 人間の音声生成メカニズムにおける生理的制約は,感情的音声における短い持続時間に対する話者の感情状態を制限する。本研究では,音声信号の励起(SoE)と基本周波数(F_0)の強さを用いて,感情的に強調された領域を検出した。異なる感情に対するこれらの感情的に強調された領域は,二段階二値決定論理を用いて線形カーネルサポートベクトルマシン(SVM)を用いてさらに分類される。この分類器は,正常と情動ストレス領域の間の韻律成分の相対差を考慮することにより抽出された異なる韻律特徴を用いてモデル化される。この実験はベルリン感情音声(EMO-DB)データベースを用いて行った。提案したアプローチは,既存の最先端の感情認識システムと比較して,より良い結果を生み出した。本論文では,80.83%の精度を報告した。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： 線形性 ,  基本振動数 ,  *継続時間 ,  情動ストレス ,  音声信号 ,  モデリング ,  データベース ,  励起
準シソーラス用語： 最先端 ,  ベルリン ,  感情状態 ,  話者 ,  音声生成 ,  *韻律 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情認識 ,  ストレス ,  韻律