Fugu-MT 論文翻訳(概要): Audio emotion recognition for atypical hearing

論文の概要: Audio emotion recognition for atypical hearing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31168v1
Date: Fri, 25 Sep 2026 11:59:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.373153
Title: Audio emotion recognition for atypical hearing
Title（参考訳）: 非定型難聴者に対する音声感情認識
Abstract要約: 私の博士課程は、非典型的聴取の文脈において、AER(Audio Emotion Recognition)を探求することを目的としています。本研究は,自閉症患者の聴覚過敏性に着目し,各個人に対して評価が困難で特異な現象である。
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: My doctoral work aims to explore Audio Emotion Recognition (AER) in the context of atypical listening. This research focuses on auditory hypersensitivity in people with autism, a phenomenon that is often difficult to evaluate and unique to each individual. Our core idea is to leverage our understanding of affect from acoustic traits, relying on the possibility of generalizing affective responses from a small amount of annotated data. As a first step, we fine-tune a large foundation model, Contrastive Language-Audio Pretraining (CLAP) using low-rank adaptation (LoRA), trained on a valence and arousal dataset of neurotypical listeners.
Abstract（参考訳）: 私の博士課程は、非典型的聴取の文脈において、AER(Audio Emotion Recognition)を探求することを目的としています。本研究は,自閉症患者の聴覚過敏性に着目し,各個人に対して評価が困難で特異な現象である。我々の中核となる考え方は、少量の注釈付きデータから感情応答を一般化する可能性に頼って、音響特性からの影響に対する私たちの理解を活用することである。最初のステップとして、低ランク適応 (LoRA) を用いた大きな基礎モデル Contrastive Language-Audio Pretraining (CLAP) を微調整する。

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