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合成音声を用いた特徴量の正規化による感情識別法

机译:通过使用合成语音规范化特征的情感区分方法

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摘要

本論文では,音声からの感情推定において特徴量を正規化して識別を行う方法を提案する.従来感情識別に用いられている平均パワーやピッチといった韻律的特徴量は,感情による変化だけではなく発話内容そのものによって大きく変化する.そのため,たとえ同じ感情で発話されたとしても発話内容が異なれば異なる韻律となり,感情推定の性能低下を招き得る.そこで本論文では,平静の感情で同じ発話内容を発話した音声からも特徴量を抽出し,それとの差分に注目することで感情による特徴量の変化のみを抽出する方法を提案する.使用している5種類の特徴量(平均パワー,ピッチ等)ごとに減算による正規化,除算による正規化,正規化なし,の三つの方法で正規化し,全ての組み合わせの中で最も性能が向上する組み合わせを探索した.その結果,最適な組み合わせによる識別性能は,正規化を行わない従来法と比較して5.98%向上した.正規化法に関する分析を行ったところ,平均パワーは正規化が必要(演算は減算でも除算でも大きな差はない)であり,一方ピッチとMFCCは正規化なし,残りの二つの特徴量についてはどちらでも性能は大きくは変化しないことがわかった.
机译:在本文中,我们提出了一种对语音估计中的情感特征进行归一化的方法,以识别常规情感识别中所使用的韵律特征,例如平均功率和音调。因此,即使以相同的情感发声,不同的发声内容也会导致不同的韵律,这可能导致情感估计性能下降。我们还提出了一种方法,通过从记录的语音中提取特征量,并注意与情感有关的差异,仅提取由于情感引起的特征量的变化,分别针对5种类型的特征量(平均功率,音高等)使用进行减法归一化,除法归一化,不归一化,搜索了所有组合中性能最高的组合,结果,最佳组合的识别性能为与不进行归一化处理的常规方法相比,改进了5.98%,对归一化方法的分析表明,平均功率需要归一化(计算和减法之间没有显着差异),而音高发现MFCC和MFCC未被标准化,并且对于其余两个功能中的任何一个,性能都没有显着变化。

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