| Item type |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2023-03-07 |
| タイトル |
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タイトル |
脳計測情報の代用としての発話音声と表情からの感情推定手法 |
| タイトル |
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タイトル |
Emotion Estimating Method by Substituting Voice and Facial Expression for Decoded Neurofeedback |
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言語 |
en |
| その他（別言語等）のタイトル |
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その他のタイトル |
ノウケイソク ジョウホウ ノ ダイヨウ トシテノ ハツワ オンセイ ト ヒョウジョウ カラノ カンジョウ スイテイ シュホウ |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者 |
目良, 和也
高亀, 夏樹
見尾, 和哉
黒澤, 義明
竹澤, 寿幸
MERA, Kazuya
KOKAME, Natsuki
MIO, Kazuya
KUROSAWA, Yoshiaki
TAKEZAWA, Toshiyuki
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Emotion estimation method using Electroencephalogram (EEG) can estimate human’s emotion directly because it is not influenced by biases of expression and recognition process. However, it is difficult that all users put on the EEG headset at any time because it is so expensive and uncomfortable. Therefore, this paper propose a method to estimate emotion by substituting voice and facial expression for EEG. A Long short-term memory (LSTM) is utilized for machine learning method to deal with the transitions of facial expression and tone of voice. The acoustic features are the time-series variations of F0, voicing probability, and loudness calculated from a voice, and the facial expression features are the time-series variations of 12 kinds of facial parts. The experimental result indicated that the method just used facial expression features estimated the user’s emotions better than the other experimental conditions. The accuracies of valence, arousal, expectation were 0.621, 0.657, and0.578, respectively. |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
2020年度(第34回) : 2020年6月9日-6月12日 : オンライン 3O5-GS-13-05
本研究は国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)の研究成果展開事業「センター・オブ・イノベーション(COI)プログラム」グラント番号JPMJCE1311の助成を受けたもの |
| 書誌情報 |
人工知能学会全国大会論文集
巻 34,
p. 1-3,
発行日 2020
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| 出版者 |
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出版者 |
人工知能学会 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11578981 |
| DOI |
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関連タイプ |
isIdenticalTo |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
info:doi/https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2020.0_3O5GS1305 |
| 権利 |
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権利情報 |
本著作物の著作権は人工知能学会に帰属します。本著作物は著作権者である人工知能学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」に従うことをお願いいたします。 |
| 関連サイト |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://www.ai-gakkai.or.jp/ |
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関連名称 |
https://www.ai-gakkai.or.jp/ |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
JSAI2020mera.pdf (861.3 kB)
