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J-GLOBAL ID：202202257710836120   整理番号：22A0805348

多特徴および多言語融合に基づく音声感情認識【JST・京大機械翻訳】

Speech emotion recognition based on multi-feature and multi-lingual fusion

著者 (5件)： Wang Chunyi (Department of Computer Science, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA) ,  Ren Ying (School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Zhang Na (School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Cui Fuwei (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Luo Shiying (School of Computer Science & Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 4  ページ： 4897-4907  発行年： 2022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： 音声感情の認識における音響特徴の低いロバスト性と大きな音声データセットの欠落に起因する低い認識精度を解決するために,マルチ特徴およびマルチ言語融合に基づく音声感情認識アルゴリズムを提案した。最初に,手作業と深い自動特徴を中国語と英語音声感情における既存のデータから抽出する。次に,種々の特徴をそれぞれ融合した。最後に,異なる言語の融合特徴を再び融合し,分類モデルで訓練した。融合特徴を融合しないものと区別して,結果は,融合特性が音声感情認識アルゴリズムの精度を著しく強化することを示した。提案した解を2つの中国語コーパスと2つの英語コーパスで評価し,オリジナル解と比較してより正確な予測を提供する。本研究の結果として,マルチ特徴およびマルチ言語融合アルゴリズムは,データセットが小さいとき,音声感情認識精度を著しく改良することができた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *音声 ,  *感情 ,  *言語 ,  特徴抽出 ,  *認識 ,  英語 ,  中国語 ,  *融合 ,  ロバスト性 ,  コーパス
準シソーラス用語： *多言語 ,  音響特徴 ,  音声データ ,  *音声感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 音声感情認識 ,  特徴抽出 ,  多特徴融合 ,  多言語融合 ,  深層ニューラルネットワーク(DNN)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多言語 ,  融合 ,  音声感情認識