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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2024
  4. 2024-MUS-140

実応用に向けた複数コーパスを用いた音声感情認識の評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234628
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234628
2351fb76-dec5-4588-9825-7ef158c8b575
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS24140016.pdf IPSJ-MUS24140016.pdf (1.1 MB)
 2026年6月7日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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 実応用に向けた複数コーパスを用いた音声感情認識の評価
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
東北大学
著者所属
東北大学
著者所属
東北大学
著者所属
東北大学
著者所属(英)
en
Tohoku University
著者所属(英)
en
Tohoku University
著者所属(英)
en
Tohoku University
著者所属(英)
en
Tohoku University
著者名 林崎, 由

× 林崎, 由

林崎, 由

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駒形, 晃太

× 駒形, 晃太

駒形, 晃太

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能勢, 隆

× 能勢, 隆

能勢, 隆

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伊藤, 彰則

× 伊藤, 彰則

伊藤, 彰則

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 音声感情認識は音声から話者の感情を予測する重要な基盤技術であり,深層学習を使用した手法を中心として活発に研究が行われている.一方,感情認識性能は話者や録音環境といったコーパス特有の要因により変動し,汎化しないことが指摘されている.音声感情認識を実環境に適用するためには,モデルが学習していない未知のデータに対し,頑健性を向上させる必要がある.そこで本研究では,モデルの学習時に複数のコーパスを統合することで,音声感情認識におけるコーパス頑健性を向上させる手法を検討する.感情ラベルが付与された複数のコーパスを学習に使用し,学習時に使用していない未知のコーパスに対して感情認識性能を評価することで,本手法の有効性を確認する.
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 16, p. 1-8, 発行日 2024-06-07
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
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Ver.1 2025-01-19 09:44:42.989089
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