論文の概要: Speech Emotion Recognition using Supervised Deep Recurrent System for Mental Health Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12812v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 01:14:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 14:55:46.027431
• Title: Speech Emotion Recognition using Supervised Deep Recurrent System for Mental Health Monitoring
• Title（参考訳）: メンタルヘルスモニタリングのための教師付きディープリカレントシステムによる音声感情認識
• Authors: Nelly Elsayed, Zag ElSayed, Navid Asadizanjani, Murat Ozer, Ahmed Abdelgawad, Magdy Bayoumi
• Abstract要約: 本稿では、音声からの人間の感情を理解し、IVAサービスを改善し、メンタルヘルスを監視するために、ゲートリカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいディープラーニングモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding human behavior and monitoring mental health are essential to maintaining the community and society's safety. As there has been an increase in mental health problems during the COVID-19 pandemic due to uncontrolled mental health, early detection of mental issues is crucial. Nowadays, the usage of Intelligent Virtual Personal Assistants (IVA) has increased worldwide. Individuals use their voices to control these devices to fulfill requests and acquire different services. This paper proposes a novel deep learning model based on the gated recurrent neural network and convolution neural network to understand human emotion from speech to improve their IVA services and monitor their mental health.
• Abstract（参考訳）: 人間行動の理解とメンタルヘルスのモニタリングは、コミュニティと社会の安全を維持するために不可欠である。 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックでは、コントロール不能なメンタルヘルスによるメンタルヘルスの問題が増加しているため、早期に精神的な問題を検出することが不可欠である。 近年,知能仮想パーソナルアシスタント(IVA)の利用が世界中で増加している。 個人は声を使ってこれらのデバイスを制御し、要求を満たし、異なるサービスを取得する。 本稿では、音声からの人間の感情を理解し、IVAサービスを改善し、メンタルヘルスを監視するために、ゲートリカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいディープラーニングモデルを提案する。

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