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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-02-28 09:45 感情間の強度印象の違いを考慮した感情強度推定モデルの検討 ○川瀬 恵・中山 実（東工大）  HIP2021-66 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習を利用して音声からの感情強度推定を行った．先行研究においては感情強度を10種のカテゴリとして捉え，カテゴリ分類による感情強度推定を行っていたが，その柔軟性が不十分であった．この問題点を解決するために本研究では音声の感情知覚評定実験によって2つの評価法による知覚強度値を算出した．その結果，感情知覚評定実験では各感情強度カテゴリの強度値の非線形性を確認した．また，知覚強度値を利用した感情強度推定モデルを構築しその性能について検討した結果，知覚強度値を用いた感情強度推定モデルにおいては音声の設定強度値との平均相関係数が0.73となる推定強度値が得られた． |
| （英） | We used deep learning to estimate emotional intensity from speech. In our previous study, we considered emotional intensity as 10 categories and estimated emotional intensity by categorization, but the flexibility of this method was insufficient. To solve this problem, in this study, we calculated the perceived intensity values using two evaluation methods by means of an emotional perception evaluation experiment of speech. As a result, we confirmed the nonlinearity of the intensity values of each emotional intensity category in the emotional perception evaluation experiment. As a result, the estimated intensity values with an average correlation coefficient of 0.73 with the set intensity values of speech were obtained in the emotional intensity estimation model using perceived intensity values. | |
| キーワード | （和） | 音声 / 感情 / 強度 / 深層学習 / 感情知覚評定実験 / / / |
| （英） | speech / emotion / intensity / deep learning / emotional perception evaluation experiment / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 381, HIP2021-66, pp. 42-47, 2022年2月. | |
| 資料番号 | HIP2021-66 | |
| 発行日 | 2022-02-20 (HIP) | |
| 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 | HIP2021-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP ITE-HI ASJ-H VRPSY |
| 開催期間 | 2022-02-27 - 2022-02-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | VR心理，ヒューマン情報処理，聴覚，視覚，マルチモーダル，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HIP |
| 会議コード | 2022-02-HIP-HI-H-VRPSY |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 感情間の強度印象の違いを考慮した感情強度推定モデルの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of speech emotional intensity model using impression ratings |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声 / speech |
| キーワード(2)（和/英） | 感情 / emotion |
| キーワード(3)（和/英） | 強度 / intensity |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | 感情知覚評定実験 / emotional perception evaluation experiment |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川瀬 恵 / Megumi Kawase / カワセ メグミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 実 / Minoru Nakayama / ナカヤマ ミノル |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-02-28 09:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HIP |
| 資料番号 | HIP2021-66 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.381 |
| ページ範囲 | pp.42-47 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-20 (HIP) |
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