GAN을 이용한 음성 감정 인식 모델의 성능 개선

고유정; 김윤중

doi:10.14801/jkiit.2019.17.11.77

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고유정 (한밭대학교) 김윤중 (한밭대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제11호(JKIIT, Vol.17, No.11)

발행연도: 2019.11

수록면: 77 - 85 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2019.17.11.77

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최근 딥 러닝 모델의 발전에 따라 음성 감정 인식 모델의 성능 개선이 이루어지고 있으나 충분한 학습 데이터 확보의 어려움은 여전히 성능 개선의 저하 요인이다. 본 논문은 Generative Adversarial Network(GAN)으로 부정 감정 데이터를 생성하여 부정 데이터 학습을 추가함으로써 음성 감정 인식 모델의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 인식 판별기, 감정 신호 생성기로 구성되어 있다. 생성기는 부정 감정신호와 부정 레이블을 만들어 학습 데이터 셋을 보완하고, 판별기는 실제 감정 신호와 부정 감정 신호가 포함된 학습 데이터 셋으로 훈련된다. 실험은 IEMOCAP 데이터 셋을 사용하였고 다양한 인식 모델을 구성하여 인식률을 비교한 결과 GAN을 추가한 감정 인식기가 BLSTM과 Attention을 이용한 감정 인식 모델에 비해 1.86% 더 정확한 예측을 제공하는 것으로 나타났다.

#generative adversarial network #speech emotion recognition #attention mechanism #BLSTM

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M. Wollmer / 2008 / Abandoning emotion classes-towards continuous emotion recognition with modelling of long-range dependencies / Rubber Chemistry & Technology 24:638~639

S. Mirsamadi / 2017 / Automatic speech emotion recognition using recurrent neural networks with local attention / 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :2227~2231

Y. Xie / 2019 / Attention-Based Dense LSTM for Speech Emotion Recognition / IEICE Transactions on Information and Systems E102?D(7):1426~1229

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