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SAVEEデータベース:感情認識システムに使用される音声感情アノテーションデータ

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NLP,Business,Social Science Classification

SAVEEデータベースは、4人の英語を母語とする男性話者(DC、JE、JK、KLと識別される)から収録された、大学院生......

Data Structure ? 162.57M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    SAVEEデータベースは、サリー大学の大学院生および研究者である27歳から31歳の4人の母国語が英語の男性話者(DC、JE、JK、KLと識別される)から収録されました。感情は心理学的に離散的なカテゴリーで説明されています:怒り、嫌悪、恐怖、幸福、悲しみ、驚き。これはエクマンの文化横断研究[6]によって支持されており、自動感情認識の研究はこれらの認識に焦点を当てる傾向があります[12]。私たちは中立を追加して、7つの感情カテゴリーの収録を行いました。テキスト素材は、感情ごとに15のTIMIT文から構成されていました:3つの共通文、2つの感情固有文、および各感情に対して異なり、音韻的にバランスの取れた10の一般的な文。3つの共通文と2 × 6 = 12の感情固有文は中立として収録され、30の中立文が得られました。

    内容

    これにより、話者ごとに合計120の発話が得られます。例えば:

    共通文:彼女は一年中、あなたの黒いスーツを油っぽい洗濯水の中に入れていました。
    怒り:誰が無制限の経費勘定を承認したの?
    嫌悪:この汚いテーブルクロスをクリーニング店に持って行ってください。
    恐怖:救急車を呼んで医療援助を求めてください。
    幸福:それらのミュージシャンたちは素晴らしく調和しています。
    悲しみ:支出削減の見通しはどの知事にとっても不快なものです。
    驚き:カーペットクリーナーが私たちのオリエンタルズカーペットをシャンプーで洗いました。
    中立文:学ぶ最良の方法は余分な問題を解くことです。


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