感情音声コーパスに付与されている感情
ラベル
には,次元で記述されたものとカテゴリで記述されたものがあり,これらには互換性がない。複数コーパスを統合し大規模なコーパスとして扱うためには感情
ラベル
の共通化が必要であるが,人手による感情
ラベル
付与はコストが高い。音声からの感情認識の技術を利用すれば異種感情
ラベル
の自動付与が可能だが,その推定精度は十分とは言えない。本論文では,音声から得られる特徴量に加え,それぞれの感情音声コーパスにもともと付与されている感情
ラベル
をも推定器への入力として利用した異種感情ラ
ベル
推定手法を提案する。まず,感情カテゴリ
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を持つコーパスOGVCに対する感情次元
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の推定実験を行った。モデル学習用のコーパスに付与されている感情
ラベル
としては,次元とカテゴリの両方が利用できる場合,及び次元だけが利用できる場合についてそれぞれ検討した。次に,感情次元
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を持つコーパスUUDBに対する感情カテゴリ
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の推定実験を同様に実施した。実験の結果,対象コーパスにもともと付与されている感情
ラベル
の併用により,異種感情
ラベル
の推定精度を向上できることが示された。特に,UUDBに対する感情カテゴリ
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の推定においては,モデル学習用のコーパスが感情次元
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を持たず,推定された感情次元
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で代用した場合でも,推定精度を改善できることが分かった。
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