音声感情認識は人と機械とのより自然なコミュニケーションの実現に必要である．しかし現状は精度が低いため向上が求められている．本研究ではあらかじめさまざまな感情を乗せた音声データを収録したRAVDESSデータセットを用いて、他の先行研究との感情推定の精度の比較し、精度向上を目的とする．手法はそれぞれの感情をメル周波数スペクトログラムやメル周波数ケプストラム係数などを用いて音響特徴量抽出を行いそれらを深層学習を用いて学習を行い感情の推定性能を確かめた．結果を発表で述べる．