情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

音声などの情報を用いて感情を認識しようとする研究が盛んに行われている。しかし、
これらの研究では短い発話中に含まれる感情を認識させるものが多く、長い発話での
感情変化を見るものは少ない。本研究では、音声に含まれる基本周波数と振幅の
一定時間ごとのデータをサポートベクタマシンに入力することで発話全体の感情の変化を
認識できるようにする。基本周波数と振幅の推定には一般化調和解析を用いる。
怒り・喜び・恐怖・驚愕・悲しみ・嫌悪の6つの感情を出している状態と感情を
出していない状態の7つにサポートベクタマシンで分類する。