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J-GLOBAL ID：202202276574881202   整理番号：22A1164772

機械学習を用いた音声感情認識【JST・京大機械翻訳】

Speech Emotion Recognition using Machine Learning

著者 (3件)： Krishna Kotikalapudi Vamsi (Sathyabama Institute of Science and Technology,CSE,Chennai,India) ,  Sainath Navuluri (Sathyabama Institute of Science and Technology,CSE,Chennai,India) ,  Posonia A. Mary (Sathyabama Institute of Science and Technology,CSE,Chennai,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 1014-1018  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： 論文の目的は,話者によって引き出される感情を検出することである。感情検出は,これらの日に不可欠な課題となっている。恐怖,怒りり,ジョイにおける音声は,ピッチにおいてより高い範囲とより広い範囲を持ったが,ピッチにおいて低い範囲を持った。音声の検出は,人間の機械相互作用を支援するのに有用である。ここでは,感情,サポートベクトルマシン,多層知覚を認識するために異なる分類アルゴリズムを使用し,オーディオ特徴MFCC,MEL,クロマ,Tonnetzを用いた。これらのモデルは,これらの感情を認識するために訓練された(Calm,中立,驚上昇,happy,sad,angry,恐怖,嫌悪)。86.5%の精度を得て,それを入力オーディオで試験して,同じ結果を得た。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： 相互作用 ,  オーディオ機器 ,  多層パーセプトロン ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 怒り ,  分類アルゴリズム ,  嫌悪 ,  MFCC ,  話者 ,  *音声感情認識 ,  感情検出 , 【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 (2件)： 機械学習 ,  音声感情認識