決定木を用いた音声データの感情分類の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-019

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): A study of emotions classification of voice data using decision tree

著者名: 髙久雅史（明治大学）,浦野晶一（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|ケプストラム分析|決定木|感情分類|フーリエ変換|voice recognition|cepstrum analysis|decision tree|emotions classification|fourier transform

要約(日本語): 近年，音声認識技術は音声翻訳やコールセンターなど，生活の様々な場面で用いられており，話者の感情を分析して行動の支援を行うシステムの開発が進んでいる。しかし，正確に話者の発言や感情を読み取ることが出来ず，誤認識が発生するなどの課題もある。これまでには，主成分分析による音声認識の研究が行われている。しかし，音声認識の研究においては，分析する際に音声波形から得られるデータを十分に活用できていないという課題がある。そこで本稿では，音声波形のデータ全体を活用したうえで，決定木を用いて感情ごとの音声データの特徴を分類し，より高精度な音声の感情分類モデルを作成することを目的とする。

本誌掲載ページ: 28-29 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 386 Kバイト