講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-12-02 15:20
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 ○斉 金海・鈴木基之(阪工大) NLC2021-22 SP2021-43 |
抄録 |
(和) |
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。 |
(英) |
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. |
キーワード |
(和) |
音声からの感情識別 / CRNN / 合成音声による正規化 / 多言語対応 / / / / |
(英) |
Speech emotion recognition / CRNN / normalization using synthesis speech / language-independent. / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 282, SP2021-43, pp. 22-26, 2021年12月. |
資料番号 |
SP2021-43 |
発行日 |
2021-11-24 (NLC, SP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLC2021-22 SP2021-43 |
研究会情報 |
研究会 |
NLC IPSJ-NL SP IPSJ-SLP |
開催期間 |
2021-12-01 - 2021-12-03 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
第23回音声言語シンポジウムおよび第8回自然言語処理シンポジウム |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
SP |
会議コード |
2021-12-NLC-NL-SP-SLP |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
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 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
improvement of multilingual speech emotion recognition by normalizing features using CRNN |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
音声からの感情識別 / Speech emotion recognition |
キーワード(2)(和/英) |
CRNN / CRNN |
キーワード(3)(和/英) |
合成音声による正規化 / normalization using synthesis speech |
キーワード(4)(和/英) |
多言語対応 / language-independent. |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
斉 金海 / Jinhai Qi / サイ キンカイ |
第1著者 所属(和/英) |
大阪工業大学 (略称: 阪工大)
Osaka Institute of Technology (略称: OIT) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
鈴木 基之 / Motoyuki Suzuki / スズキ モトユキ |
第2著者 所属(和/英) |
大阪工業大学 (略称: 阪工大)
Osaka Institute of Technology (略称: OIT) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2021-12-02 15:20:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
SP |
資料番号 |
NLC2021-22, SP2021-43 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.281(NLC), no.282(SP) |
ページ範囲 |
pp.22-26 |
ページ数 |
5 |
発行日 |
2021-11-24 (NLC, SP) |
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