人工知能技術を用いて感情を検出する方法について
人工知能技術を用いて感情を検出する方法について
感情を抽出するために人工知能技術を使用する方法はいくつかある。以下に、主な手法として知られているものをいくつか紹介する。
1. 自然言語処理（NLP）:...
音声信号認識技術
音声認識システムの概要と作り方
音声認識システムの概要
音声認識システム(Speech Recognition System)は、人間が話す言葉をコンピューターが理解できる形式に変換する技術であり、音声入力を受け取り、それをテキスト情報に変換するシ...
トピックモデルの概要と様々な実装
トピックモデルの概要
トピックモデルは、大量のテキストデータからトピック(テーマやカテゴリ)を自動的に抽出するための統計的モデルとなる。ここでのテキストデータの例としては、ニュース記事、ブログ記事、ツイート、顧客...
WaveNetの概要とアルゴリズム及び実装例
WaveNetの概要
WaveNetは、音声生成のための深層学習モデルであり、DeepMindによって開発されたフレームワークとなる。WaveNetは、自然な音声を生成するためのニューラルネットワークアーキテクチャを...
音とリズムとメロディとUX
リズムやメロディーと自律神経
"感情と自律神経と”整う”効果について"でも述べたように、人間の自律神経は感情に大きく影響を与え、自律神経は外部の環境から影響を受ける。
音楽の持つリズムやメロディーは、自律神経へ影...
音声認識処理を行う為の前処理について
音声認識処理を行う為の前処理について
音声認識の前処理は、音声データをモデルに入力可能な形式に変換し、学習や推論を効果的に行うためのステップで、以下のような前処理手法が必要となる。
音声データの変換:
サンプ...
音声認識や画像認識、自然言語処理や生体情報分析による感情の抽出
イントロダクション
感情認識の為のモデルは"感情認識と仏教哲学とAIについて"で述べているように様々なモデルかぜ提案されている。また、音声認識、画像認識、自然言語処理、生体情報分析等のAI技術による感情の抽出も数多く...
グラフニューラルネットワーク
グラフニューラルネットワークの特徴と適用事例
概要
"グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用"でも述べているグラフデータとは、頂点（ノード）とそれらを結ぶ辺（エッジ）からなるデータ構造を指...
機械学習による自動生成
機械学習による自動生成について
概要
機械学習による自動生成は、コンピュータがデータのパターンや規則性を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するものとなる。自動生成の手法には、いくつかの異なるアプローチがある...
保護中: 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン(2)マルチインスタンス学習
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるサポートベクトルマシンの拡張、弱ラベル学習問題へのSVMによるマルチインスタンス学習アプローチ(mi-SVM、MI-SVM)