Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
MFCC 특성의 신경망을 이용한 한국어 음성의 감정인식 |
| 영문제목(English Title) |
Emotion Recognition from Korean Speech using Neural Network with MFCC features |
| 저자(Author) |
신현삼
홍준기
정승기
이지수
손승일
홍성찬
Hyun-Sam Shin
Jun-Ki Hong
Seung-Gi Jeong
Ji-Su Lee
Seung-Il Sonh
Sung-Chan Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 02 PP. 0045 ~ 0046 (2021. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 다양한 방법으로 연구되고 있다. 음성을 통한 감정 인식은 인간과 컴퓨터 상호작용에서 활발히 연구되고 있는 분야이다. 기존 연구에서 많이 사용되고 있는 CNN(Convolution Neural Network) 기법은 최적의 성능을 수행하기 위해서는 이미지 데이터 셋 또는 음성 파일을 이미지 데이터셋으로의 변환과 시간이 많이 필요하다. 반면 ANN(Artificial Neural Network) 기법은 음성 데이터셋을 학습하는 것보다 훨씬 많은 시간과 자원을 줄 일 수 있다. 본 논문에서는 한국어 음성 파일에 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) 기능을 추출하여, ANN 모델을 이용하여 성능을 실험하였다. 한국어 실험 데이터 셋은 AI HUB에서 제공하는 '감성 대화 말뭉치 데이터셋'을 사용하였다. 실험에 맞는 ANN 방식의 모델을 정의하고, 정확도를 실험하여 한국어 음성 감정 인식 성능 평가를 하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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