複数の学習手法を用いた音声からの感情推定(一般セッション,光と色の解析・表現とその応用)
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概要
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本稿では、音声からの感情推定の精度を高めるために、複数の機械学習手法を用いる手法を提案する。本手法では、はじめにサンプル音声を収集する。次に、同一感情の表現に多様性があることに着目し、クラスタ分析により音声を細分化する。この点が従来手法との差異である。次に細分化した音声から回帰木を構築する。これを利用し、新たな音声の感情を推定する。評価実験の結果、提案手法の推定精度は、従来手法よりも高い結果を得た。
- 2009-10-15
著者
-
榑松 理樹
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科
-
槫松 理樹
岩手県総務部県立大学整備室
-
槫松 理樹
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部
-
羽倉 淳
岩手県立大学ソフトウェア情報学部
-
羽倉 淳
岩手県立大
-
槫松 理樹
岩手県立大学ソフトウェア情報学部
-
槫松 理樹
岩手県総務部県立大学整備室:(現)岩手県立大学ソフトウェア情報学部
-
藤田 ハミド
岩手県立大学ソフトウェア情報学部
-
槫松 理樹
岩手県大 ソフトウェア情報
-
天沼 沙織
岩手県立大学ソフトウェア情報学部
-
榑松 理樹
岩手県立大学ソフトウェア情報学部ソフトウェア情報学科
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