音声データの特性に着目した機械学習による感情分類

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS22026

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

発行日: 2022/10/10

タイトル(英語): A Study of Emotion Classification Focusing on Characteristic of Voice Data Using Machine Learning

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)

キーワード: 音声認識|機械学習|ニューラルネットワーク|決定木|感情分類|Speech Recognition|Machine Learning|Neural Network|Decision Tree|Emotional Classification

要約(日本語): 近年、音声認識技術が発達し実生活での活用が進んでいるが、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の作成を目的とし、課題であるデータの取り扱いや分析手法の選定に着目する。筆者らはこれまでに、決定木やニューラルネットワークを適用した感情分類モデルを作成し、言葉と感情との関係性に焦点を置いた研究を行った。本稿では、モデル構築時のデータ特性にも着目し感情分類モデルの精度向上を目指す。

要約(英語): In recent years, speech recognition technology has developed and is being used in real life, but there is room for improving accuracy. The purpose of this study is to create an emotion classification model for speech with high accuracy and focuses on the handling of data and the selection of analysis methods. The authors have previously created emotion classification models using decision trees and neural networks, focusing on the relationship between words and emotions. This paper aims to improve the accuracy of emotion classification models focusing on data characteristics during model construction.

本誌: 2022年10月13日-2022年10月14日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,138 Kバイト