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[1L4-OS-4a-05] 幼児の音声感情認識における最適な音響特徴量と機械学習の比較
キーワード：音声感情認識、幼児、機械学習、音響特徴量
2歳程度の幼児の育児は危険がつきもののため，ひとときも目を離すことが出来ない．この状況下において，家事と育児の両立は非常に大変であり負担が大きい．そこで，家事をしている間に幼児の感情を確認する負担を減らすことを目的として，幼児の声色による行動・感情の自動判別の適用について検討する．一方で，2歳の喃語に関する研究は少なく，オープンデータも少ないため，深層学習の適用は難しい．本報告では，深層学習以前の機械学習手法を前提として，最適な特徴量・機械学習の選択を議論するとともに，t-SNEを用いた可視化によってその汎化性を議論した結果，CNN-2Dで音響特徴量を算出したのち，SVMによって判別を行うことが最も制度が高く好ましいと判断した．
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