論文の概要: Deep Learning for Speech Emotion Recognition: A CNN Approach Utilizing Mel Spectrograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19677v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 14:02:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:23.220195
• Title: Deep Learning for Speech Emotion Recognition: A CNN Approach Utilizing Mel Spectrograms
• Title（参考訳）: 音声感情認識のための深層学習:メルスペクトログラムを用いたCNNアプローチ
• Authors: Niketa Penumajji,
• Abstract要約: 本稿では,音声ファイルのMel Spectrogram表現による音声中の感情の分類における畳み込みニューラルネットワークCNNの適用について検討する。 音声データを視覚形式に変換することで、CNNモデルは複雑なパターンを自律的に識別し、分類精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper explores the application of Convolutional Neural Networks CNNs for classifying emotions in speech through Mel Spectrogram representations of audio files. Traditional methods such as Gaussian Mixture Models and Hidden Markov Models have proven insufficient for practical deployment, prompting a shift towards deep learning techniques. By transforming audio data into a visual format, the CNN model autonomously learns to identify intricate patterns, enhancing classification accuracy. The developed model is integrated into a user-friendly graphical interface, facilitating realtime predictions and potential applications in educational environments. The study aims to advance the understanding of deep learning in speech emotion recognition, assess the models feasibility, and contribute to the integration of technology in learning contexts
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声ファイルのMel Spectrogram表現による音声中の感情の分類における畳み込みニューラルネットワークCNNの適用について検討する。 ガウス混合モデル(英語版)や隠れマルコフモデル(英語版)のような伝統的な手法は、実践的な展開には不十分であることが証明されており、ディープラーニング技術へのシフトを促している。 音声データを視覚形式に変換することで、CNNモデルは複雑なパターンを自律的に識別し、分類精度を高める。 開発モデルはユーザフレンドリーなグラフィカルインタフェースに統合され、リアルタイムの予測と教育環境における潜在的な応用を容易にする。 この研究は、音声認識における深層学習の理解を深め、モデルの実現可能性を評価し、学習コンテキストにおける技術統合に寄与することを目的としている。

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