Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
저수준 음향 특징 추출을 통한 어텐션 기반의 앙상블 음성 감정 인식 모델의 개발 |
| 영문제목(English Title) |
Development of Ensemble Voice Emotion Recognition Model based on Attention through Low-level Voice Feature Extraction |
| 저자(Author) |
신현삼
홍준기
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 23 NO. 01 PP. 0223 ~ 0224 (2022. 04) |
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. 음성 감정 인식의 성능을 높이기 위해서 효율적인 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 OpenSmile을 사용하여 한국어 음성 데이터의 Low Level Descriptor(lld)를 추출하였다. 본 연구에서는 어텐션 기반 LSTM 모델에 적용하여 화자의 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안된 모델로 영어와 한국어 실험 데이터 세트의 성능을 비교 및 분석하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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