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본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 등과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그러고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

목차

요약
1. Introduction
2. Extraction of Emotional Features
3. Adaptation of emotional models
4. Recognition of emotional states
5. Experiments and Discussion
6. Conclusion
7. References

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