Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference (한국음향학회:학술대회논문집)
- autumn
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- Pages.101-104
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- 1999
Recognizing Five Emotional States Using Speech Signals
음성 신호를 이용한 화자의 5가지 감성 인식
- Kang Bong-Seok (Department of Electrical Computer Engineering, Yonsei Univ.) ;
- Han Chul-Hee (Center for Signal Processing Research, Yonsei Univ.) ;
- Woo Kyoung-Ho (Department of Electrical Computer Engineering, Yonsei Univ.) ;
- Yang Tae-Young (Department of Electrical Computer Engineering, Yonsei Univ.) ;
- Lee Chungyong (Department of Electrical Computer Engineering, Yonsei Univ.) ;
-
Youn Dae-Hee
(Department of Electrical Computer Engineering, Yonsei Univ.)
- 강봉석 (연세대학교 전기) ;
- 한철희 (연세대학교 신호처리 연구 센터) ;
- 우경호 (연세대학교 전기) ;
- 양태영 (연세대학교 전기) ;
- 이충용 (연세대학교 전기) ;
-
윤대희
(연세대학교 전기)
- Published : 1999.11.06
Abstract
본 논문에서는 음성 신호를 이용해서 화자의 감정을 인식하기 위해 3가지 시스템을 구축하고 이들의 성능을 비교해 보았다. 인식 대상으로 하는 감정은 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 지루함, 평상시의 감정이고, 각 감정에 대한 감정 음성 데이터베이스를 직접 구축하였다. 피치와 에너지 정보를 감성 인식의 특징으로 이용하였고, 인식 알고리듬은 MLB(Maximum-Likelihood Bayes)분류기, NN(Nearest Neighbor)분류기 및 HMM(Hidden Markov Model)분류기를 이용하였다. 이 중 MLB 분류기와 NN 분류기에서는 특징벡터로 피치와 에너지의 평균과 표준편차, 최대값 등 통계적인 정보를 이용하였고, TMM 분류기에서는 각 프레임에서의 델타 피치와 델타델타 피치, 델타 에너지와 델타델타 에너지 등 시간적 정보를 이용하였다. 실험은 화자종속, 문장독립형 방식으로 하였고, 인식 실험 결과는 MLB를 이용해서
Keywords