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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.8 No.2
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 100 - 107 (8page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2019.8.2.100
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Recently, there has been increasing interest in artificial intelligence and machine learning, where sentiment analysis has received considerable attention. In several studies, emotional states have been recognized using audio, text, or bio-signals that induce emotions, with audio being the most typical. There are several audio features, such as rhythm, dynamics, melody, harmony, and tonal color. The aim of our paper is finding critical audio features for effective emotion recognition. To do this, we select the existing audio features from elements of music, and investigate critical features using an iterative feature extraction method. For objective evaluation, the International Affective Digital Sounds system was used for training and testing. Crossvalidation evaluated the method in terms of classifier accuracy and computational complexity, and the results indicate the critical features for emotion classification.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Proposed Scheme
4. Performance Evaluation
5. Conclusion
References
참고문헌 (20)
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차형태 / 2019 / 효과적인 감정 분석을 위한 저 레벨 영상 특징(low-level image feature)추출 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 25(4):319~326
한의환 / 2017 / A Novel Method for Emotion Recognition based on the EEG Signal using Gradients / 전자공학회논문지 54(7):71~78
한의환 / 2017 / 효과적인 감정 분류를 위한 반복적 나이브 베이지안 분류기 설계 / 전자공학회논문지 54(12):119~126
한의환 / 2017 / A Novel Method for a Reliable Classifier using Gradients / IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 6(1):18~20
차형태 / 2019 / 통계적 전처리 과정을 통한 분류기 성능 향상에 관한 연구 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 25(1):69~75
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