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J-GLOBAL ID：202202263996528363   整理番号：22A0963947

ディープメトリック学習による2D CNNを用いた生音声信号からの感情認識【JST・京大機械翻訳】

Emotion Recognition from Raw Speech Signals Using 2D CNN with Deep Metric Learning

著者 (2件)： Mocanu Bogdan (University “Politehnica” of Bucharest,Faculty of ETTL,Department of Telecommunications,Romania) ,  Tapu Ruxandra (Institut Polytechnique de Paris, Te ́le ́com SudParis,ARTEMIS Department,E ́vry,France,91000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCE  ページ： 1-5  発行年： 2022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： 本論文では,生の音声信号から新しい感情認識フレームワークを導入した。このシステムはスペクトログラム入力を与えられたResNetアーキテクチャに基づいている。CNNは,発話レベルで構築された単一,固定サイズ記述子を抽出するGホストVLAD特徴集合層によりさらに拡張される。このシステムは,感情のさまざまなクラス間の関係を統合する感情メトリック損失を採用する。2つの公的に利用可能なデータベース:RAVDESSとCREMA-Dに関する実験的評価は,それぞれ,82%と63%の平均精度スコアで,提案した方法論を検証した。Copyright 2022 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： *学習 ,  データベース ,  *音声信号 ,  *二次元 ,  計算機アーキテクチャ ,  発話
準シソーラス用語： *感情認識 ,  スペクトログラム , 【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 (5件)： 学習 ,  2D ,  CNN ,  音声信号 ,  感情認識