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In Internet of things (IoT) area, researches on recognizing human emotion are increasing recently. Generally, multi-modal features like facial images, bio-signals and voice signals are used for the emotion recognition. Among the multi-modal features, voice signals are the most convenient for acquisition. This paper proposes an emotion recognition method using tone and tempo based on voice. For this, we make voice databases from broadcasting media contents. Emotion recognition tests are carried out by extracted tone and tempo features from the voice databases. The result shows noticeable improvement of accuracy in comparison to conventional methods using only pitch.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험 데이터
3. 특징 벡터
4. 실험 및 실험결과
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Chung-Hsien Wu, Wen-Li Wei, Jen-Chun Lin, Wei-Yu Lee “Speaking Effect Removal on Emotion Recognition From Facial Expressions Based on Eigenface Conversion”, Multimedia, IEEE Transactions on, Vol. 15, pp. 1732-1744, July 2013.
Sung-Woo Byun, So-min Lee, Seok-Pil Lee, “A Selection of Optimal EEG Channel for Emotion Analysis According to Music Listening using Stochastic Variables”, KIEE, Vol. 62, No. 11, pp. 1598-1603, November 2013.
So-min Lee, Sung-Woo Byun, Seok-Pil Lee, “Comparison of EEG Feature Vector for Emotion Classification according to Music Listening”, KIEE, Vol. 63, No. 5, pp 696 - 702, May 2014.
Jung-In Lee, Hong-Goo Kang, “On the Importance of Tonal Features for Speech Emotion Recognition”, JBE, Vol. 18, No. 5, pp. 713-721, September 2013.
Carlos Busso, Zhigang Deng, Serdar Yildirim, Murtaza Bulut, Chul Min Lee, Abe Kazemzadeh, Sungbok Lee, Ulrich Neumann, Shrikanth Narayanan, “Analysis of emotion recognition using facial expressions, speech and multimodal information”, ICMI '04 Proceedings of the 6th international conference on Multimodal interfaces, pp. 205-211, October 2004.
Sung-Woo Byun, So-min Lee, Seok-Pil Lee, “A Selection of Optimal EEG Channel for Emotion Analysis According to Music Listening using Stochastic Variables”, KIEE, Vol. 62, No. 11, pp. 1598-1603, November 2013.
So-min Lee, Sung-Woo Byun, Seok-Pil Lee, “Comparison of EEG Feature Vector for Emotion Classification according to Music Listening”, KIEE, Vol. 63, No. 5, pp 696 - 702, May 2014.
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