話題情報を用いた音声感情認識

抄録

本研究では，音声感情認識において話題情報の有無が認識性能に与える影響を分析する。従来研究では，年齢や性別，性格などの個人性を考慮して感情の推定が行われている。しかしながら，個人性以外にも感情の表現に影響を与える要因はある。例えば，親しい人が亡くなったことを他人に話す際，悲しみの感情が多く観測され，喜びや怒りなどは観測されにくいと考えられる。親しい人の死という話題が悲しみの感情を引き起しているといえる。このように話題によって観測される感情がある程度決定する可能性がある。そこで，話題情報が性能に与える影響を分析する2つの手法を提案する。一つ目は，one-hot表現の話題ラベルを話題情報として学習に利用する手法である。二つ目は，各話題における各感情の出現割合を話題情報として学習に利用する手法である。IEMOCAPコーパスを用いて評価実験を行った結果，2つの手法はベースラインと同等，またはそれ以上の性能を示した。話題情報の利用は，音声感情認識の性能向上につながるといえる。