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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
노경민 (Sangmyung University) 채다은 (Sangmyung University) 이석필 (Sangmyung University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
1,231 - 1,236 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.10.1231

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

유사 감정 음성의 감정 분류를 위한 최적의 특징 벡터 선택
노경민 ,  채다은 ,  이석필 전기학회논문지 2023.10 학술저널
유사 감정 음성의 효과적인 감정 분류를 위한 특징 벡터 고찰
노경민 ,  채다은 ,  김세라 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2023.07 학술대회자료

초록· 키워드

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This study focuses on exploring features that classification emotions that show similar patterns and are difficult to differentiate when judged based on Russell"s circumplex model. To achieve this, we utilized the KEMDy19 Dataset and the EmoDB dataset to evaluate the validity of feature vectors necessary for classifying similar emotion groups. Through experiments, this research identified the most effective measure of separability among various methods for classifying similar emotions and subsequently applied these findings to an SVM classifier to explore the optimal feature combination. As a result, we confirmed that the choice of feature vectors is crucial in emotion classification, and the optimal combination can vary depending on the database and emotion group. This study proposes an effective feature selection strategy for improving the accuracy of emotion recognition, expecting it to contribute significantly to the advancement of emotion recognition research.
#Emotion classification #Voice data #Feature vectors #Similar emotion groups #Machine learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터베이스
3. 분리도 측정
4. 실험 및 결과
5. 고찰
References

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