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본 논문에서는 기존 감정 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 감정 적응을 사용한 감정 학습 방법이 제안되었다. 감정 적응을 위하여 적은 개수의 학습 감정 음성과 감정 적응 방식을 사용하여 감정이 없는 음성 모델로부터 감정 음성 모델이 생성되었다. 이러한 방법은 기존 방법보다 적은 개수의 감정 음성을 사용하여도 우수한 성능을 나타내었다. 학습을 위하여 충분한 감정 음성을 얻는 것은 쉽지 않기 때문에 적은 개수의 감정 음성을 사용하는 것은 실제 상황에서 매우 실용적이다. 4가지 감정이 포함된 한국어 데이터베이스를 사용한 실험 결과에서 감정 적응을 이용한 제안된 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 감정 인식 시스템의 감정 적응
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Rafael A. Calvo / 2010 / Affect Detection: An Interdisciplinary Review of Models, Methods, and Their Applications / IEEE Transactions on the. Affective Computing 1(1):18~37
V. Kostv / 2000 / Emotion in User Interface, Voice Interaction System / Proc.. of the IEEE International Conference on Systems, Cybernetics Representation :798~803
T. Moriyama / 1999 / Emotion Recognition and Synthesis System on Speech / Proc. of the IEEE Intl. Conference on Multimedia Computing and System :840~844
L. C. Siva / 2000 / Bimodal Emotion Recognition / Proc. of the 4th Intl. Conference on Automatic Face and Gesture Recognition :332~335
Kokane Amol T. / 2014 / Multiclass SVM-based Language- Independent Emotion Recognition using Selective Speech Features / Proc. of ICACCI :1069~1073
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