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| ■論文No. |
IS23050 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2023/12/11 |
| ■タイトル |
異なる音声データを用いた機械学習による感情分類モデルの検討 |
| ■タイトル(英語) |
A study of emotion classification model using machine learning with different voice data |
| ■著者名 |
髙久 雅史(明治大学),浦野 昌一(明治大学) |
| ■著者名(英語) |
Masashi Takaku(Meiji university),Shoichi Urano(Meiji university) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会 |
| ■本誌 |
2023年12月14日-2023年12月15日情報システム研究会
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| ■本誌掲載ページ |
73-78ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
音声認識|機械学習|感情分類|決定木|ニューラルネットワーク|Voice recognition|Machine learning|Emotion classification|Decision trees|Neural networks |
| ■要約(日本語) |
近年、音声から感情を特定する技術が活用されているが、精度向上の余地がある。本研究では、高精度な音声の感情分類モデル構築に向け、課題であるデータの取り扱いに着目する。筆者らはこれまで、機械学習による日本語音声データの感情分類モデルを構築し、言葉と感情の関係性を分析した。本稿では、IEMOCAPデータベースの英語音声データを用い、言語の違いによる分類モデルの精度や特徴量の傾向を比較検討する。 |
| ■要約(英語) |
In this study, we focus on handling of data for constructing highly accurate voice emotion classification model. The authors have constructed model for Japanese voice data using machine learning and analyzed the relationship between words and emotions. In this paper, we have used English voice data from the IEMOCAP database to compare the accuracy of model and feature trends across languages. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,112Kバイト |
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