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자료유형
학술저널
저자정보
김도경 (한밭대학교) 김윤중 (한밭대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.5
발행연도
2020.5
수록면
479 - 487 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.5.479

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본 연구에서 음성신호로부터 프레임 단위의 특징과 발음 단위의 특징을 통합하고 감정의 정보를 분석하는 BLSTM(Bidirectional Long-Sort Term Memory) 레이어, Attention mechanism 레이어 및 심층 신경회로망으로 구성되는 모델을 제안하고, 음성 감정 데이터베이스 IEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) 레이블의 신뢰성 분석에 기초하여 모델의 성능을 분석하였다. IEMOCAP 데이터베이스에서 제공되는 레이블의 평가 자료에 기초하여 기본 데이터 셋, 감정 클래스의 분포를 균형화 시킨 데이터 셋, 3명 이상의 판정에 기초하여 신뢰성이 개선된 데이터 셋을 구성하고, 각각의 데이터 셋에 대하여 화자독립 교차검증실험을 수행하였다. 개선되고 균형화된 데이터 셋에 대한 실험에서 최대 67.23% (WA, Weighted Accuracy), 56.70% (UA, Unweighted Accuracy)의 스코어를 성취하였고 기본 데이터 셋의 실험에 비하여 6.47% (WA, 4.41% (UA) 개선됨을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안된 통합 음성 감정 인식 시스템
4. 데이터 셋
5. 실험 및 분석
6. 결론
References

참고문헌 (13)

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