感情音声のコーパス構築と音響的特徴の分析－MMORPGにおける音声チャットを利用した対話中に表れた感情の識別－

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-02-09
• タイトル: 感情音声のコーパス構築と音響的特徴の分析－MMORPGにおける音声チャットを利用した対話中に表れた感情の識別－
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Designing emotional speech corpus and its acoustic analysis － discrimination of one emotion appeared during the dialog over voice chat system for MMORPG －
• 言語: jpn
• 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: 東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科
• 著者所属: 東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科
• 著者所属: 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
• 著者所属: 東京工科大学メディア学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Bionics, Computer and Media Sciences, Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Bionics, Computer and Media Sciences, Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Computer Science, Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Media Science, Tokyo University of Technology
• 著者名: 有本, 泰子; 河津, 宏美; 大野, 澄雄; 飯田, 仁
• 著者名(英): Yoshiko, Arimoto; Hiromi, Kawatsu; Sumio, Ohno; Hitoshi, Iida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音声に含まれる感情情報を自動認識することを目的に、オンラインゲーム中の自然な対話を収録し、感情音声のコーパスを構築した。感情の種類の分類としてプルチックの提案した感情立体モデルのうち、その一次的感情を取り上げ、収録した音声に付与した。また、収録した音声の高さ、長さ、強さ、声質に関わる11種の音響的特徴を抽出し、音響的特徴ごとに分散分析を行ない感情間の有意差を検証した。さらに、分散分析の結果に基づき、特定の感情と他の感情とを判別するための判別分析を行なった。その結果、驚きで79.12％、悲しみで70.11％と高い判別率が得られ、他の感情においてもほぼ60％以上の判別率となった。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: For a purpose of automatic emotion recognition by acoustic information, we recorded natural dialogues made by two or three online game players to construct an emotional speech corpus. Two evaluators categorized the recorded utterances in a certain emotion, which were defined with referenced to the eight primary emotion of Plutchik’s three-dimensional circumplex model. Moreover, 11 acoustic features were extracted from the categorized utterances and analysis of variance(ANOVA) was conducted to verify significant differences between emotions. Based on the result of ANOVA, we conducted discriminant analysis to discriminate one emotion from the others. As a result, high correctness, 79.12％ for surprise and 70.11％ for sadness, were obtained and over 60％ correctness were obtained for every emotions.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2008, 号 12(2008-MUS-074), p. 133-138, 発行日 2008-02-09
• 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