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본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향 관련 특징인 MFCC, LPCC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.
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참고문헌 (32)
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Smith CA / 1985 / Patterns of cognitive appraisal in emotion / Journal of personality and social psychology 48(4):813~838
Thurid Vogt / 2005 / Comparing Feature Sets for Acted and Spontaneous Speech in View of Automatic Emotion Recognition / Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia & Expo(ICME 2005)
Todor Ganchev / 2005 / Comparative evaluation of various MFCC implementations on the speaker verification task / 10th International Conference on Speech and Computer 1:191~194
Watson, D. / 1988 / Development and validation of brief measures of positive and negative affect: The PANAS scales / Journal of Personality and Social Psychology 54(6):1063~1070
Yixiong Pan / 2012 / Speech Emotion Recognition Using Support Vector Machine / International Journal of Smart Home 6(2):101~108
Thurid Vogt / 2005 / Comparing Feature Sets for Acted and Spontaneous Speech in View of Automatic Emotion Recognition / Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia & Expo(ICME 2005)
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Yixiong Pan / 2012 / Speech Emotion Recognition Using Support Vector Machine / International Journal of Smart Home 6(2):101~108
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