Teager Energy Operatorを使用した音声感情認識(一般, STRAIGHTスペシャルセッション(SS))
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概要
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本研究では, 非線形演算子であるTeager Energy Operatorを使用した音声感情認識の方法を提案する. 感情もストレスの一つと考えられるため, ストレス検出で使用されるTeager Energy Operatorを感情に適用する. TEO演算子を用いて得られる, 4つの特徴量 : TEO-CB-Auto-Env, TEO-Auto-Env, TEO-FM-Var, TEO-LFPCを計算する. 実験により, TEOに基づく4つの特徴量と従来特微量であるピッチやMFCC, それぞれでの認識率を比較し, また4つの特徴量とMFCCを統合した認識率を調べた. 使用した発話数は平静 : 62, 喜び : 43, 怒り : 61, 悲しみ : 51個である. 結果から, 平均で約51%, 悲しみにおいて最大61%の識別率であったが, 平静と悲しみで誤判別が多い結果となった.
- 2006-01-20
著者
-
直井 克也
名古屋大学情報科学研究科
-
大西 昇
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
松本 哲也
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻
-
竹内 義則
名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室
-
工藤 博章
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻
-
竹内 義則
名古屋大学情報セキュリティ対策推進室
-
大西 昇
名古屋大学 大学院 工学研究科 情報工学専攻
-
松本 哲也
名古屋大学大学院
-
工藤 博章
名古屋大学大学院情報科学研究科
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