Ein Sprachkorpus des Quechua Collao für die automatische dimensionsbasierte Emotionserkennung

Die automatische Erkennung von Stimmemotionen ist ein zentrales Forschungsthema im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion und der affektiven Informatik. In ganz Südamerika sprechen über zehn Millionen Menschen die Quechua-Sprache, wobei eine der bekanntesten Varianten die Quechua-Collao-Variante ist. Dennoch gilt diese Sprache als sprachliche Ressource mit geringem Aufwand für die maschinelle Emotionserkennung, was einen Barrieren für Quechua-Sprecher darstellt, die diese Technologie nutzen möchten. Daher leistet dieser Beitrag einen Beitrag durch die Bereitstellung einer 15-Stunden-Sprachkorpus in Quechua-Collao, der der Forschungsgemeinschaft öffentlich zugänglich gemacht wird. Das Korpus wurde aus einer Sammlung von Wörtern und Sätzen erstellt, die speziell für diese Aufgabe gesammelt wurden, und ist in neun kategoriale Emotionen unterteilt: glücklich, traurig, gelangweilt, Angst, schläfrig, ruhig, aufgeregt, wütend und neutral. Die Annotation erfolgte auf einer diskreten Skala mit fünf Werten entlang dreier Dimensionen: Valenz, Erregung und Dominanz. Um die Nützlichkeit des Korpus zu demonstrieren, haben wir die Erkennung von Sprachemotionen mittels maschineller Lernverfahren und neuronalen Netzen durchgeführt.