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発話の時間的関係性を用いた対話音声からの怒り感情推定

机译:使用语音的时间关系从对话语音中估计愤怒和感情

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摘要

対話音声に対し怒りの感情を高精度に推定するための新しい特徴量について提案する。怒りの種類は,怒鳴った怒り(hot-anger)と静かな怒り(cold-anger)の二つに分類される。hot-angerの推定には従来研究により韻律的特徴の有効性が示されてきたが,cold-angerの推定はこれまで困難であった。本論文では,2話者による対話を前提とし,韻律的特徴以外に対話特有の特徴も捉えることでcold-angerの推定も可能とする。一方の話者が怒っており,もう一方の話者が怒られている対話状況に現れる顕現的な特徴を捉えるため,各話者の発話区間の時間的関係性から“対話的特徴”(発話時間,相づち回数,発話権交替時間,発話時間比)を提案する。コールセンタ対話音声に対し分析を行い,提案する対話的特徴がhot-anger, cold-angerによらず怒り対話音声の推定に有効であることを明らかにした。更にSVMを用いた実験により,韻律的特徴と併用することでcold-angerにおいてF値で24.4pt, hot-angerにおいて8.8ptの精度向上を確認し,提案する対話的特徴量の有効性を示した。
机译:我们提出了一个新的特征量,用于高准确度地估计对话语音的愤怒情绪。愤怒有两种类型:大喊大叫的愤怒(热怒)和安静的愤怒(冷怒)。先前的研究已经显示了押韵特征在估计热怒中的有效性,但是很难估计冷怒。在本文中,可以通过假设两个说话者之间的对话并捕获节奏特征之外的对话特有的特征来估计冷怒。来自每个讲话者语音部分的时间关系的“交互特征”(语音),以便捕获出现在一个讲话者生气而另一讲话者生气的对话情况下的明显特征。提出时间,互动次数,更改发言权的时间,发言时间比例)。我们分析了呼叫中心的对话语音,并澄清了所提出的对话功能可以有效地估计愤怒的对话语音,无论是热怒还是冷怒。此外,通过使用支持向量机的实验,证实了与押韵功能结合使用时,冷怒的准确性为24.4pt,热怒的准确性为8.8pt,证明了所提出的交互功能的有效性。它是。

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