徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [鈴木 基之]/Nakagawa Shohei/[北 研二]/韻律的特徴の正規化による感情認識手法/Proceedings of the APSIPA Annual Summit and Conference (ASC) 2013

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EID
283374
EOID
755080
Map
0
LastModified
2014年11月12日(水) 10:19:32
Operator
北 研二
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
北 研二
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. 鈴木 基之
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Nakagawa Shohei
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 北 研二([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意

    (日) 共著者として研究総括および考察の一部を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Emotion recognition method based on normalization of prosodic features

(日) 韻律的特徴の正規化による感情認識手法

副題 任意
要約 任意

(英) Emotion recognition from speech signals is one of the most important technologies for natural conversation between humans and robots. Most emotion recognizers extract prosodic features from an input speech in order to use emotion recognition. However, prosodic features changes drastically depending on the uttered text. In order to solve this problem, we have proposed the normalization method of prosodic features by using the synthesized speech, which has the same word sequence but uttered with a neutral emotion. In this method, all prosodic features (pitch, power, etc.) are normalized. However, nobody knows which kind of prosodic features should be normalized. In this paper, all combinations of with/without normalization were examined, and the most appropriate normalization method was found.

(日) 音声からの感情抽出は重要な技術である.従来から感情識別に用いられている韻律的特徴量は,感情による変化だけではなく発話内容そのものによっても大きく変化する.本論文では,平静の感情で同じ発話内容を発話した音声からも特徴量を抽出し,それとの差分に注目することで感情による特徴量の変化のみを抽出する方法を提案する.本論文では,ピッチやパワー等の韻律的特徴に対し,正規化ありと正規化なしのすべての組み合わせの中で,最も性能が向上する組み合わせを探した.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proceedings of the APSIPA Annual Summit and Conference (ASC) 2013
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 1 5
都市 必須
年月日 必須 2013年 11月 初日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意