한글내용
(Korean Abstract) |
최근 전 산업분야에 인공지능 기술의 도입이 활발히 진행되고 있다. 특히 음성인식 분야는 개인 모바일에서부터 음성처리 서비스를 하는 분야로 더욱 확대되어 진행되고 있다. 음성인식의 발달에 따른 음성감정인식(Speech emotion recognition, SER)의 연구 분야도 많이 부각되고 있다. 본 논문에서는 음성감정인식을 위한 전처리 과정에서 End-to-End 방식과 멜 스펙트로그램을 활용한 방식을 인식 모델에 반영하여 성능을 분석해서 비교하기로 한다. 본 논문에서 음성감정인식에 사용되는 데이터 셋(IEMOCAP)을 사용하여 4가지 감정(분노, 기쁨, 슬픔, 보통)을 선정하여 3가지 인식 모델(CNN, LSTM, RNN)을 혼용하여 성능을 비교하였다. 본 비교 분석을 통하여 향후 음향적 특징과의 연관관계와 모델의 변형 발전을 통한 인식률 향상에 대한 연구를 진행하고자 한다.
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