@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214111,
 author = {斎, 金海 and 鈴木, 基之 and Jinhai, Qi and Motoyuki, Suzuki},
 issue = {17},
 month = {Nov},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2021}
}