ニューラルネットワークによる感情音声の分類
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概要
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コンピュータに感性情報を持たせるような新しいヒューマンインタフェースを実現するためには, 感性情報処理によるアプローチが必要である. 本稿では, 感性情報処理として, ヒトの感情に対して, 感情音声から得られる特徴パラメータを分析し, ニューラルネットワークで学習させることにより分類を行う手法を提案する. 本研究では, 感情を平常, 怒り, 悲しみ, 喜びの4つに大別し, 特徴パラメータとしてそれぞれの感情音声のピッチをケプストラム法により抽出する. さらに各感情のピッチの変動をニューラルネットワークの入力値とし, 学習を行うことで, 各感情のピッチパターンを学習させることが可能となり感情の分類を行うことができる. 本手法の有効性を検証するために計算機シミュレーションを行った結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-06-22
著者
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