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Recently, computer form were smaller than before because of computing technique"s development and many wearable device are formed. So, computer"s cognition of human emotion has importantly considered , thus researches on analyzing the state of emotion are increasing. Human voice includes many information of human emotion. This paper proposes a discriminative feature vector selection for emotion classification based on speech. For this, we extract some feature vectors like Pitch, MFCC, LPC, LPCC from voice signals are divided into four emotion parts on happy, normal, sad, angry and compare a separability of the extracted feature vectors using Bhattacharyya distance. So more effective feature vectors are recommended for emotion classification.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험 데이터
3. 특징벡터
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (10)
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[학술지(정기간행물)] - 이동훈 / 2007 / 2D 얼굴 영상을 이용한 로봇의 감정인식 및 표현시스템 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 13 (4) : 371 ~ 376
[학술지(정기간행물)] - Petrantonakis, P.C / 2010 / Emotion Recognition From EEG Using Higher Order Crossings / IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine 14 (2) : 186 ~ 197
[학술지(정기간행물)] - 고광은 / 2009 / Emotion Recognition using EEG Signals with Relative Power Values and Bayesian Network / International Journal of Control, Automation, and Systems 7 (5) : 865 ~ 870
[학술지(정기간행물)] - 심귀보 / 2007 / 제스처와 EEG 신호를 이용한 감정인식 방법 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 13 (9) : 832 ~ 837
[학술지(정기간행물)] - 방재훈 / 2014 / 감성기반 서비스를 위한 통화 음성 감정인식 기법 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 41 (3) : 208 ~ 213
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