| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-11-24 |
| タイトル |
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タイトル |
CRNNを用いた特徴量の正規化による多言語対応感情識別法の高精度化 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Improvement of multilingual speech emotion recognition by normalizing features using CRNN |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
音声・音響特徴 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪工業大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪工業大学情報科学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Information Science and Technology, Osaka Institute of Technology |
| 著者名 |
斎, 金海
鈴木, 基之
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| 著者名(英) |
Jinhai, Qi
Motoyuki, Suzuki
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では CRNN を用いて特徴量を正規化し，多言語に対応した感情認識を行う方法を提案する．一般に，感情認識を行う場合は単一の言語を対象としており，対象言語以外の言語について認識を行うと精度低下し てしまう事が知られている．この問題に対し，合成音声を利用して特徴量を正規化する方法が提案されているが，最適な正規化方法を探索する必要がある．そこで本研究では機械学習の方法を用い正規化も「識別率最大」基準で最適な方法を自動学習させる方法を提案する．日本語，英語，ドイツ語，イタリア語 4 言語を混合して 4 感情を識別する感情識別器を学習したところ，正規化を行うことで識別率を 47.5% から 49.0% へと向上させる事ができた． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this research, a new multilingual emotion recognition method by normalizing features using CRNN has been proposed. We know that most of speech emotion recognition system is for a single language, and the recognition performance for other languages drastically decreased. In order to solve this problem, acoustic features are normalized by using synthesis speech which speaks the same words. From the experimental results, the multilingual emotion recognizer, which was constructed from Japanese, English, German, and Italian speech data, showed that the recognition rate increased from 47.5% to 49.0% by normalizing features using CRNN. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10442647 |
| 書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理（SLP）
巻 2021-SLP-139,
号 17,
p. 1-5,
発行日 2021-11-24
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8663 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SLP21139017.pdf (1.2 MB)
