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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,364 - 1,369 (6page)
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Speech emotion recognition, which aims to classify speaker’s emotional states through speech signals, is one of the essential tasks for making Human-machine interaction (HMI) more natural and realistic. Voice expressions are one of the main information channels in interpersonal communication. However, existing speech emotion recognition technology has not achieved satisfactory performances, probably because of the lack of effective emotion-related features. This paper provides a survey on various features used for speech emotional recognition and discusses which features or which combinations of the features are valuable and meaningful for the emotional recognition classification. The main aim of this paper is to discuss and compare various approaches used for feature extraction and to propose a basis for extracting useful features in order to improve SER performance.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험 데이터
3. 특징벡터
4. 실험 및 결과
3. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Xu Huahu, Gao Jue and Yuan Jian, “Application of speech emotion recognition in intelligent household robot”, inroceedings-International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, AICI 2010, Vol. 1, 2010, pp. 537-541.
Laurence Vidrascu and Laurence Devillers, “Detection of reallife emotions in call centers”, in Interspeech 2005, 2005, pp. 1841-1844.
Yigon Kim and Yong-Chel Bae, 2000, “Design of Emotion Recognition Model Using Fuzzy Logic”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 10, No. 1, pp. 268~282.
Jae Hun Bang and Sungyoung Lee, 2014, “Call Speech Emotion Recognition for Emotion based Services”, Journal of KISS : Software and Applications, Vol. 41, No. 3, pp. 208~213.
Byungwook Jung, Seungpyo Cheun, Yountae Kim and Sungshin Kim, 2008, “An Emotion Recognition Technique using Speech Signals”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 18, No. 4, pp. 494~500.
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