論文の概要: Design, construction and evaluation of emotional multimodal pathological speech database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08998v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 14:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 21:37:13.509624
• Title: Design, construction and evaluation of emotional multimodal pathological speech database
• Title（参考訳）: 感情的マルチモーダル病理学的音声データベースの設計・構築・評価
• Authors: Ting Zhu, Shufei Duan, Huizhi Liang, Wei Zhang
• Abstract要約: マルチパースペクティブ情報を含む中国初のマルチモーダル感情病的音声データベースを構築した。 全感情音声は,WeChatのミニプログラムにより,インテリジェンス,タイプ,離散次元感情にラベル付けされた。 音声と声門データを用いた自動認識では, 平均精度78%, 音声の60%, コントロール51%, 声門データ38%で, 感情表現への影響が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.774681418339155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The lack of an available emotion pathology database is one of the key obstacles in studying the emotion expression status of patients with dysarthria. The first Chinese multimodal emotional pathological speech database containing multi-perspective information is constructed in this paper. It includes 29 controls and 39 patients with different degrees of motor dysarthria, expressing happy, sad, angry and neutral emotions. All emotional speech was labeled for intelligibility, types and discrete dimensional emotions by developed WeChat mini-program. The subjective analysis justifies from emotion discrimination accuracy, speech intelligibility, valence-arousal spatial distribution, and correlation between SCL-90 and disease severity. The automatic recognition tested on speech and glottal data, with average accuracy of 78% for controls and 60% for patients in audio, while 51% for controls and 38% for patients in glottal data, indicating an influence of the disease on emotional expression.
• Abstract（参考訳）: 利用可能な感情病理データベースの欠如は、不整脈患者の感情表現状態を研究する上で重要な障害の1つである。 本稿では,マルチパースペクティブ情報を含む最初の中国語マルチモーダル感情病的音声データベースについて述べる。 29のコントロールと39の患者が、幸せ、悲しみ、怒り、中立的な感情を表現している。 全感情音声は,WeChatのミニプログラムにより,インテリジェンス,タイプ,離散次元感情にラベル付けされた。 主観的分析は,感情識別精度,発話明瞭度,ヴァレンス・覚醒空間分布,scl-90と疾患重症度との相関から正当化される。 音声と声門データを用いた自動認識では, 平均精度78%, 音声の60%, コントロール51%, 声門データ38%で, 感情表現への影響が示唆された。

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