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アイテム
幼児の声色に基づく最適な特徴量と機械学習の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234618
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234618524c3d21-8d2f-40c8-8bcc-866911b6fc81
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MUS24140006.pdf (991.3 kB)
2026年6月7日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, MUS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-06-07 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 幼児の声色に基づく最適な特徴量と機械学習の検討 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Examination of optimal features and machine learning based on infants' voice tone | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ポスターセッション1 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ochanomizu University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ochanomizu University | ||||||||||
| 著者名 |
樽見, 理花
× 樽見, 理花
× 伊藤, 貴之
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| 著者名(英) |
Rika, Tarumi
× Rika, Tarumi
× Takayuki, Itoh
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 2 歳程度の幼児の育児は危険がつきものであり，ひとときも目を離すことが出来ない．この状況下において，家事と育児の両立は非常に大変であり負担が大きい．そこで本研究は，家事をしている間に幼児の感情を確認する負担を減らすことを目的として，声色による幼児の行動・感情の自動判別の可能性を実験するものである．一方で，2 歳の喃語を対象とした情報処理の研究は少ない．特に大規模なオープンデータがないため，深層学習の適用は難しい．そこで本報告では，深層学習以前の機械学習手法を前提として，最適な特徴量・機械学習の選択を議論するとともに，t-SNE を用いた可視化によってその汎化性を議論する． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Raising a child as young as two years old is fraught with danger, and it is impossible to take one's eyes off the child even for a moment. Under these circumstances, balancing housework and childcare is extremely difficult and burdensome. Based on this background, this study aims to reduce the burden of checking the emotions of infants while the housework. Meanwhile, there are few studies on information processing for babbling at the age of two. In particular, the lack of large-scale open data makes it difficult to apply deep learning technologies. In this report, we discuss the selection of optimal features and machine learning methods before deep learning. We also discuss its generalizability by visualization using t-SNE. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10438388 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学（MUS） 巻 2024-MUS-140, 号 6, p. 1-5, 発行日 2024-06-07 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8752 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
