情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

近年、画像や音声などを対象とした感情認識に関する研究が盛んに
行われている。しかしながら、音声のみからの感情認識ではパラメ
ータの調整だけでさらに高い認識率を実現するのは難しい。音声の
みで感情認識を行う際の問題点としては文の内容を考慮していない
ことが挙げられる。本研究では、文の意味を考慮した音声の感情認
識を提案する。提案手法で認識する感情は怒り・喜び・悲しみの3
つと感情を表出していない状態である平静の4つとする。提案手法に
おいて、音声の感情認識は、一般化調和解析にてパワースペクトル
と基本周波数を求め、それらを特徴量としてサポートベクトルマシ
ンに入力することで行う。文の感情認識は、ナイーブベイズ分類
で行う。音声を用いたサポートベクトルマシンによる認識結果と文
を用いたナイーブベイズ分類による認識結果を比較し、判定したも
のを最終的な認識結果とする。