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J-GLOBAL ID：202002223510087536   整理番号：20A2777241

進化的ケプストラム係数を用いた音声からの感情の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of emotion from speech using evolutionary cepstral coefficients

著者 (4件)： Bakhshi Ali (School of Electrical Engineering and Computing, The University of Newcastle, Newcastle, Australia) ,  Chalup Stephan (School of Electrical Engineering and Computing, The University of Newcastle, Newcastle, Australia) ,  Harimi Ali (Department of Electrical Engineering, Islamic Azad University, Shahrood, Iran) ,  Mirhassani Seyed Mostafa (Department of Biomedical Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 47-48  ページ： 35739-35759  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音響特徴の最適表現は,自動音声感情認識研究における進行中の課題である。本研究では,感情的特徴として進化的フィルタバンクに基づくセプストラム係数を提案した。個々の最適化フィルタバンクが,感情分類のための最良の表現を提供するのを保証することは難しい。その結果,著者らは,7つの感情クラスにデータを分類するために遺伝的アルゴリズムによって最適化された特定のフィルタバンクを使用した6つのHMMベースのバイナリ分類器を採用した。これらの最適化分類器を階層的方法で適用し,全体的な感情分類精度に関して従来のMel Frequency Cepstral係数よりも性能が優れていた。進化的ベースセプストラム係数を用いた提案方法は,Berlinデータベース上で87.29%の重み付き平均再現率を達成したが,同じアプローチでは,従来のCepstral特徴を用いて,79.63%だけを達成した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  データベース ,  *フィルタバンク ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類会計機 ,  分類精度 ,  再現率 ,  音響特徴 ,  音声感情認識 ,  二値分類 ,  *ケプストラム係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  メルフィルタバンク ,  ケプストラム係数 ,  音声感情認識

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化 ,  ケプストラム係数 ,  音声 ,  感情