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학술저널
저자정보
권철홍 (대전대학교) 송승규 (대전대학교) 김종열 (한국한의학연구원) 김근호 (한국한의학연구원) 장준수 (한국한의학연구원)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제4권 2호
발행연도
2012.6
수록면
73 - 78 (6page)

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Emotion recognition is an important technology in the filed of human-machine interface. To apply speech technology to emotion recognition, this study aims to establish a relationship between emotional groups and their corresponding voice characteristics by investigating various speech features. The speech features related to speech source and vocal tract filter are included. Experimental results show that statistically significant speech parameters for classifying the emotional groups are mainly related to speech sources such as jitter, shimmer, F0 (F0_min, F0_max, F0_mean, F0_std), harmonic parameters (H1, H2, HNR05, HNR15, HNR25, HNR35), and SPI.
#Emotion recognition #speech #features #speech source #vocal tract filter

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 감정 상태 분류와 음성 데이터 수집
3. 감정과 상관관계 있는 음성 특징 도출
4. 도출된 음성 특징과 감정 상태 상관관계 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

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1. [학술지(정기간행물)] - Vicholson, J. / 2000 / Emotionrecognition in speech using neural networks / Neural Computingand Application 9 : 290 ~ 296 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 강면구 / 2004 / 음성 신호를 사용한 GMM 기반의 감정인식 / 한국음향학회지 23 (3) : 235 ~ 241 dbpia 3. [학술대회논문] - Razak, A. / 2005 / Comparisonbetween fuzzy and NN method for speech emotion recognition / Proc. of the Third International Conference on InformationTechnology and Applications 1 : 297 ~ 302 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 조윤호 / 2006 / 이동통신 환경에서 강인한 음성 감성특징 추출에 대한 연구 / 한국음향학회지 25 (6) : 269 ~ 276 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 장광동 / 2005 / 모의 지능로봇에서의 음성 감정인식 / 말소리 (56) : 173 ~ 184 dbpia

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