• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.391-394
• /
• 2011

사용자의 감정을 자동으로 인식하는 연구는 사용자 중심의 서비스를 제공할 때 중요한 요소이다. 인간은 하나의 감정을 다양하게 분류하여 인식한다. 그러나 기계학습을 통해 감정을 인식하려고 할 때 감정을 단일값으로 취급하는 방법만으로는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비감독 학습과 감독학습을 결합한 감정인식 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 핵심은 비감독 학습을 이용하여 인간처럼 한 개의 감정을 다양한 하부 감정으로 분류하고, 이렇게 분류된 감정을 감독학습을 통해 성능을 향상 시키는 것이다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.43-46
• /
• 2009

음성신호는 화자에 대한 고유한 정보와 주변의 음향환경에 대한 정보는 물론 감정과 피로도 등 다양한 정보가 포함되어 있다. 이에 음성신호를 이용한 연구분야에서 감정 상태를 파악하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 이에 본 논문에서는 화자의 감정을 인식하기 위해 ETSI의 3GPP2 표준코덱인 Selectable Mode Vocoder(SMV)를 분석한다. 이를 기반으로 감정 인식에 효과적인 특징들을 제안한다. 이후 선정된 특징 벡터를 이용하여 Gaussian Mixture Model(GMM) 기반의 감정 인식 알고리즘을 개발하고 Mixture component 개수를 변화시키면서 성능을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.510-515
• /
• 2001

일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는(1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (tore), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequencey)그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed)(6)음질(Voice Quality)등이다. 사람의 경우는주파수 같은 분석요소 보다 톤과 단어 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로쓰일 수있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 효소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 포만트 주파수를 사용할 수있게 되는것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성인식시스템을 구현하는것을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 말을 기반으로 하여 화난 감정의 독특한 특성을 찾아내었다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
• /
• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.71-73
• /
• 2018

사람의 음성이 가진 고유한 특성을 이용하여 그 안에 담긴 감정을 분석하여 파악할 수 있다면 효과적인 의사소통이 가능할 것이다. 본 연구에서는 음성이 가진 피치 값과, 속도의 변화와 같은 요소를 데이터화 하여 그 안에 담긴 감정을 기계학습을 통해 분류 및 예측하는 과정을 거친다. 감정 별 음성 데이터 분석을 위해 다양한 기계학습 알고리즘을 활용하며 선행 연구들보다 높은 정확도로 신뢰할 수 있는 측정 결과를 제공해 줄 수 있을 것이다. 이를 통해 음성만으로 사람의 감정을 파악하여 효과적인 의사소통 및 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.493-494
• /
• 2023

음성 기반의 감정 분석은 인간의 감정을 정확하게 파악하는 데 중요한 연구 분야로 자리잡고 있다. 최근에는 wav2vec2.0과 같은 트랜스포머 기반의 모델이 음성 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 주목받고 있다. 본 연구에서는 wav2vec2.0 모델을 활용하여 한국어 감성 발화 데이터에 대한 감정 분류를 위한 데이터 샘플링 전략을 제안한다. 실험을 통해 한국어 음성 감성분석을 위해 학습 데이터를 활용할 때 감정별로 샘플링하여 데이터의 개수를 유사하게 하는 것이 성능 향상에 도움이 되며, 긴 음성 데이터부터 이용하는 것이 성능 향상에 도움이 됨을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.615-617
• /
• 2022

본 논문에서는 얼굴사진 기반 감정인식 심층망, 음성사운드를 기반한 감정인식 심층망을 결합한 앙상블 네트워크 구축을 위한 사전연구로서 얼굴사진 기반 감정을 인식하는 기존 딥뉴럴 네트워크 모델들을 입력 데이터 처리 방법에 따라 분류하고, 각 방법의 특성을 분석한다. 또한, 얼굴사진 외관 특성을 기반한 감정인식 네트워크를 여러 구조로 구성하고, 구성된 방법의 성능을 비교하여, 우수 성능을 보이는 네트워크를 선정하여 추후 앙상블 네트워크의 구성 네트워크로 사용하고자 한다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제3권1호
• /
• pp.45-50
• /
• 2011

Formant structure of speech associated with five different emotions (anger, fear, happiness, neutral, sadness) was analysed. Acoustic separability of vowels (or emotions) associated with a specific emotion (or vowel) was estimated using F-ratio. According to the results, neutral showed the highest separability of vowels followed by anger, happiness, fear, and sadness in descending order. Vowel /A/ showed the highest separability of emotions followed by /U/, /O/, /I/ and /E/ in descending order. The acoustic results were interpreted and explained in the context of previous articulatory and perceptual studies. Suggestions for the performance improvement of an automatic emotion recognition system and automatic speech recognition system were made.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.421-424
• /
• 2015

컴퓨터 기술이 발전하고 컴퓨터 사용이 일반화 되면서 휴먼 인터페이스에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 휴먼 인터페이스에서 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터와 사람간의 상호작용을 위해 중요한 기술이다. 감정을 인식하는 기술에서 분류 정확도를 높이기 위해 특징벡터를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정확한 피치검출을 위하여 음성신호에서 음성 구간과 비 음성구간을 추출하였으며, Speech Processing 분야에서 사용되는 전 처리 기법인 저역 필터와 유성음 추출 기법, 후처리 기법인 Smoothing 기법을 사용하여 피치 검출을 수행하고 비교하였다. 그 결과, 전 처리 기법인 유성음 추출 기법과 후처리 기법인 Smoothing 기법은 피치 검출의 정확도를 높였고, 저역 필터를 사용한 경우는 피치 검출의 정확도가 떨어트렸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.834-836
• /
• 2021

멀티모달 감정인식을 통해 사람의 감정을 정확하게 분류하고, 사람의 감정에 어울리는 음악을 매칭하는 시스템을 설계한다. 멀티모달 감정 인식 방법으로는 IEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) 데이터셋을 활용해 감정을 분류하고, 분류된 감정의 분위기에 맞는 음악을 매칭시키는 시스템을 구축하고자 한다. 유니모달 대비 멀티모달 감정인식의 정확도를 개선한 시스템을 통해 텍스트, 음성, 표정을 포함하고 있는 동영상의 감성 분위기에 적합한 음악 매칭 시스템을 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.520-522
• /
• 2013

스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.