Chainerを用いて音声からの感情識別を実践 音声からの感情抽出 対話機能 我々は現在Pepperを用いた対話アプリケーションの開発を行っております。 対話において重要な要素は感情を理解することが挙げられます。感情を理解することでユーザーが怒っていれば余計なことを話さず、悲しんでいれば慰める。そんなアプリケーションの実現が可能となります。 しかし従来の対話アプリケーションにおいてユーザーの感情を理解する機能は実装されておらず、質問に答えるだけの単純な機能が主流でした。 感情理解 Pepperには標準機能で感情を理解する機能がありますが、中身がブラックボックス化されています。そのため我々は独自に感情を識別する機能の実装を行いました。 対話で得られる情報は表情、音声、言語情報などと多岐に渡ります。今回は音声に着目しました。理由として、海外の人より日本人は感情が分かりづらいと言われて
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。 また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取るのは困難です。 そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 インフォグラフィックスやデータビジュアライゼーションといったキーワードにも注目が集まりつつありますね。 本記事ではD3.jsというJavaScriptのライブラリを利用し、このブログ(Teck-Sketch)のはてなブックマーク数や、世界の国別の人口の比較を視覚的に分かりやすく表現していきたいと思います。 インフォグラフィックス？データビジュアライゼーション？ キーワードとしてインフォグラフィックスとデータビ
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