Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2012 - zeszyt 3b

Speech Emotion Recognition Using Hybrid Generative and Discriminative Models

nr katalogowy: 66633

In this paper, we use Sequential Forward Selection to select 8 dimensional frame-level features from the total 69 dimensional features, and we reduce the dimensions of utterance-level eigenvectors from 63 to 12 by fisher discriminant. Then, two kinds of GMM multidimensional likelihoods are proposed for hybrid generative and discriminative models. Experimental results on Berlin emotional speech databases show that the GMM-MAP/SVM series hybrid model is the optimal Hybrid Generative and Discriminative Models, with the recognition rate up to 85.1%. Streszczenie. W artykule zaprezentowano system wykrywania emocji w głosie na podstawie modelu dyskryminacyjnego. Zaprezentowano badania skuteczności system na przykładzie bazy danych Berlin. (System wykrywania emocji w głosie na podstawie modelu dyskryminacyjnego) Keywords: Speech emotion recognition, Generative models, Discriminative models, Hybrid models. Słowa kluczowe: wykrywanie emocji w głosie, model dyskryminacyjny. Introduction To convey information through speech is one of human’s important abilities. Emotion information in speech has crucial influence on people’s communication state. With the rapid development of pattern recognition and affective computing, speech emotion recognition using computer is attracting more and more attention from the researchers. However, performance of machine in speech emotion recognition is still far behind human beings, and there is still a long way for speech emotion recognition to enter human’s everyday lives. There are mainly two issues for speech emotion recognition, the first is how to find features that describe emotions efficiently, and the second is how to build a proper model for emotion classification. In this study we mainly focus on the second one. So far the approaches of speech emotion recognition can be divided into two classes: (1) approaches based on generative model, such as GMMs and HMMs. Frame-level features ar[...]

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 66633 "Speech Emotion Recognitio..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - e-zeszyt (pdf) 2012-3b licencja: Osobista Produkt cyfrowy	55.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2012-3b

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma