CNN-based Speech Emotion Recognition Model Applying Transfer Learning and Attention Mechanism

이정현; 윤의녕; 조근식

doi:10.5626/JOK.2020.47.7.665

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이정현 (인하대학교) 윤의녕 (인하대학교) 조근식 (인하대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.7

발행연도: 2020.7

수록면: 665 - 673 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.7.665

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기존의 음성 기반 감정 인식 연구는 단일한 음성 특징값을 사용한 경우와 여러 가지 음성 특징값을 사용한 경우로 분류할 수 있다. 단일한 음성 특징값을 사용한 경우는 음성의 강도, 배음 구조, 음역 등 음성의 다양한 요소를 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 여러 가지 음성 특징값을 사용한 경우에는 머신러닝 기반의 연구들이 다수를 차지하는데, 딥러닝 기반의 연구들에 비해 상대적으로 감정 인식 정확도가 낮다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 멜-스펙트로그램(Mel-Spectrogram)과 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 음성 특징값으로 사용한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 음성 감정 인식 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 학습 속도 및 정확도 향상을 위해 전이학습과 어텐션(Attention)을 적용하였으며, 77.65%의 감정 인식 정확도를 달성하여 비교 대상들보다 높은 성능을 보였다.

#음성 감정 인식 #멜-스펙트로그램 #MFCC #합성곱 신경망 #전이학습 #어텐션 #speech emotion recognition #Mel-Spectrogram #CNN #transfer learning #attention

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H.S Park, et al., "Latest machine learning based voice recognition technology trend," IEIE, Vol. 41, No. 3, pp. 18-27, 2014. (in Korean)

G.N Lee, "Speech language processing technology, how far," Saegukeosaenghwal, Vol. 27, No. 4, pp. 99-116, 2017. (in Korean)

G.J. Cha, et al., "A Study on the Voice-based Interactive User Interface Design for Maximizing User Experience," Business Transformations, pp. 446-454, 2018. (in Korean)

Kraus, M. W, "Voice-only communication enhances empat hic accuracy," American Psychologist, Vol. 72, No. 7, pp. 644-654, 2017.

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