情動認識のためのMFCC特徴量におけるフィルタバンク機能改善

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-1

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): MFCC with improved filter bank for emotion recognition

著者名: 伍 偉凱(早稲田大学)

著者名(英語): Ikai Go()

キーワード: 音声処理|情動認識|MFCC特徴量|メルフィルタバンク|Audio processing|emotion recognition|MFCC|Mel filter bank

要約(日本語): 本論文では、音声に含まれた情動を認識するために使われているMFCC特徴量が使用したメルフィルタバンクの改善、及び新たのメルフィルタバンクを利用した個人向けの情動認識システムを提案する。本モデルでは、各情動は周波帯域における最もその情動を表す最適周波帯域を探すことで、改善したメルフィルタバンクは最適周波帯域に集中する特徴量を取得ことができる。それによって、学習モデルにより特徴的なパラメータを学習することで、より高い認識率が得られる。また、同じ方法を利用することで、使用者の個人差（性別や年齢らの原因による変化）を利用することもできる。使用者の各感情の最適周波帯域を探し、その周波帯域に適したメルフィルタバンクを掛けることで、使用者にとって最も高い情動認識率のモデルを作成することができる。

PDFファイルサイズ: 358 Kバイト