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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 69 - 79 (11page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.3.69
이용수
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최근 대부분의 감정 인식 연구는 컨볼루션 및 순환 신경망과 같은 딥 러닝 알고리즘의 개발과 함께 광범위하게 수행되었다. 딥 러닝 모델 구조 및 응용에 대한 많은 관심에 비해 음성 감정 인식을 위한 오디오 신호 자체의 고유한 특성에 대한 연구는 부족한 현황이다. 본 논문에서는 단시간 푸리에 변환, 멜-스펙트럼, MFCC를 포함하여 일반적으로 사용되는 음성 특징의 다양한 시간 및 주파수 해상도의 영향을 탐색한다. 실험은 Conformer 기반의 심층 신경망을 사용하였으며, 널리 상용되는 두 개의 공개 데이터베이스인 EmoDB와 IEMOCAP으로 훈련 및 평가하였다. 본 논문에서는 다양한 시간 및 주파수 해상도를 사용하는 단일 해상도 특징과 여러 해상도를 조합한 다중 해상도 특징에 대한 실험 결과를 보인다. EmoDB와 IEMOCAP에 대해 가장 높은 비가중치 정확도는 각각 홉 크기가 10인 다중 해상도 단시간 푸리에 변환과 윈도우 크기가 32 ㎳ 이고 홉 크기가 10 ㎳인 멜-스펙트로그램으로부터 도출된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Audio Features for SER
Ⅲ. Experiments
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (34)
참고문헌 신청
M. E. Ayadi, M. S. Kamel, and F. Karray, “Survey on speech emotion recognition: Features, classification schemes, and databases,” Pattern recognition, vol. 44, no. 3, pp. 572–587, 2011.
L. Deng and X. Li, “Machine learning paradigms for speech recognition: An overview,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 21, no. 5, pp. 1060–1089, 2013.
D. Bahdanau, K. Cho, and Y. Bengio, “Neural machine translation by jointly learning to align and translate,” arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014.
R. Cowie, E. Douglas-Cowie, N. Tsapatsoulis, G. Votsis, S. Kollias, W. Fellenz, and J. G. Taylor, “Emotion recognition in humancomputer interaction,” IEEE Signal processing magazine, vol. 18, no. 1, pp. 32-80, 2001.
S. Latif, R. Rana, S. Younis, J. Qadir, and J. Epps, “Transfer learning for improving speech emotion classification accuracy,” arXiv preprint arXiv:1801.06353, 2018.
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