This paper presents two kinds of new approaches, one of which is concerned with recognition of emotional speech such as anger, happiness, normal, sadness, or surprise. The other is concerned with emotion recognition in speech. For the proposed speech recognition system handling human speech with emotional states, total nine kinds of prosodic features were first extracted and then given to prosodic identifier. In evaluation, the recognition results on emotional speech showed that the rates using proposed method increased more greatly than the existing speech recognizer. For recognition of emotion, on the other hands, four kinds of prosodic parameters such as pitch, energy, and their derivatives were proposed, that were then trained by discrete duration continuous hidden Markov models(DDCHMM) for recognition. In this approach, the emotional models were adapted by specific speaker's speech, using maximum a posteriori(MAP) estimation. In evaluation, the recognition results on emotional states showed that the rates on the vocal emotions gradually increased with an increase of adaptation sample number.
The technology of emotion recognition is necessary for human computer interaction communication. There are many cases where one cannot communicate without considering one's emotion. As such, emotional recognition technology is an essential element in the field of communication. n this regard, it is highly utilized in various fields. Various bio-sensor sensors are used for human emotional recognition and can be used to measure emotions. This paper proposes a system for recognizing human emotions using two physiological sensors. For emotional classification, two-dimensional Russell's emotional model was used, and a method of classification based on personality was proposed by extracting sensor-specific characteristics. In addition, the emotional model was divided into four emotions using the Support Vector Machine classification algorithm. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated through a practical experiment.
The purpose of this study is to explore characteristics of engineering students' Interpersonal Problems, Emotional Clarity, and Empathic Ability compared with humanities and social sciences students. A total of 739 college students participated in the study (459 enginerring students and 280 humanities and social sciences students). We tested research question by employing the t-test. The result showed that engineering students have higher level of clarity of feelings, perspective taking, empathic concern and lower level of attention to feelings, personal distress than humanities and social sciences students. Moreover, engineering students showed lower level of cold, socially avoidant, exploitable problems than humanities and social sciences students. We dicussed that programs aiming at developing engineering students' emotional awareness and improving their interpersonal relationships should be provided.
This study has a purpose mainly to analyze the team interaction change by the duration of time in the Capstone-Design activities according to MBTI Modes. Study objects are four students of Mechanical Engineering at School of Engineering in C University located in Daejeon, and the team interaction change was analyzed through IPA (Interaction Process Analysis) method. From the result, first, ESTP showed the change of increase in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive' and 'task area: question', and the change of decrease by the same time duration of periods in 'task area: solution'. Also, there was no change in 'social-emotional area: negative' because there was no interaction. Second, ESFJ showed the change of decrease in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive' and 'task area: question', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: solution' and 'social-emotional area: negative'. Third, ISTJ showed the change of decrease in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive', 'task area: question' and 'social-emotional area: negative', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: solution'. Fourth, ENFP showed the change of decrease by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive', 'task area: solution' and 'social-emotional area: negative', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: question'.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.68-74
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2023
This study examines the response of users' feelings from a gender perspective toward interactive video mobile learning (IVML). An IVML prototype was developed for the Android platform allowing users to install and make use of the app for m-learning purposes. This study aims to measure the level of feelings toward the IVML prototype and examine the differences in gender perspectives, identify the most responsive feelings between male, and female users as prominent feelings and measure the correlation between user-friendly feeling traits as an independent variable in accordance with gender attributes. The feelings response could then be extracted from the user experience, user interface, and human-computer interaction based on gender perspectives using the Kansei engineering approach as the measurement method. The statistical results demonstrated the different emotional reactions from a male and female perspective toward the IVML prototype may or may not have a correlation with the user-friendly trait, perhaps having a similar emotional response from one to another.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.27-32
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2006
Verbal communication is the most commonly used mean of communication. A spoken word carries a lot of informations about speakers and their emotional states. In this paper we designed a model to recognize emotional states in a speech, a first phase of two phases in developing a toy machine that recognizes emotional states in a speech. We conducted an experiment to extract and analyse the emotional state of a speaker in relation with speech. To analyse the signal output we referred to three characteristics of sound as vector inputs and they are the followings: frequency, intensity, and period of tones. Also we made use of eight basic emotional parameters: surprise, anger, sadness, expectancy, acceptance, joy, hate, and fear which were portrayed by five selected students. In order to facilitate the differentiation of each spectrum features, we used the wavelet transform analysis. We applied ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) in designing an emotion recognition model from a speech. In our findings, inference error was about 10%. The result of our experiment reveals that about 85% of the model applied is effective and reliable.
This paper introduces a novel concept of 'Emotional Communication' for future smart phone. While traditional information based communication technologies focus on how to precisely transmit the content of message, emotional communication is intended to support and augment social relationship among people and to comfort the user to be happy. In this paper, we propose future communication services and core technologies which can estimate emotional desire of users and respond to the desire to be happy with connectedness and consolation from peoples. Firstly, we introduce emotion recognition techniques to estimate emotional desire of users. At second, the emotional responding services are categorized to four parts and the details are shown. Lastly we propose the process to implement emotional communication system and the main techniques to fulfill the system requirements for future smart-phone services.
본 논문에서는 Russell (1980)의 감정차원 모델(Circumplex Model)을 확장하여 새로운 감정차원 모델링 방식을 제안한다. 기존의 감정차원 중 가장 대표적인 Russell의 모델은 각성(Arousal), 정서가(Valence)의 2개의 축을 이용하여 감정을 나타낸다. 하지만 기존의 연구에서는 Russell의 감정차원은 감정을 하나의 점으로만 표현하기 때문에 정확한 위치라고 할 수 없으며 감성과학, HCI, Ergonomics 등의 공학 분야에서 사용하기 어렵다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 Russell의 감정차원 위에 감정들을 하나의 점으로 표현하지 않고, 데이터 분포를 가정하여 영역으로 표현하는 방법을 제안한다. 실제 설문을 진행하여 자료를 수집하였고, 타원의 방정식을 이용하여 영역을 수식화하였다. 또한, 마지막 장에서 실제 많은 연구에서 사용되는 ANEW와 IAPS 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통해 본 논문에서 제안한 모델에 적용해 보았다. 본 논문에서는 새로운 모델링 방법을 통해 기존의 연구자들에게 지적된 Russell 모델의 문제점을 보완하고, 이 모델을 공학 분야에서도 쉽게 적용할 수 있었다.
We tried to investigate the changes in cortical activities according to emotional valence states during watching video clips. We examined the neural basis of two emotional states (positive and negative) using spectral power analysis and brain functional connectivity analysis of cortical current density time-series reconstructed from high-density electroencephalograms (EEGs). Fifteen healthy participants viewed a series of thirty-two 2 min emotional video clips. Sixty-four channel EEGs were recorded. Distributed cortical sources were reconstructed using weighted minimum norm estimation. The temporal and spatial characteristics of spectral source powers showing significant differences between positive and negative emotion were examined. Also, correlations between gamma-band activities and affective valence ratings were determined. We observed the changes of cortical current density time-series according to emotional states modulated by video clip. Gamma-band activities showed significant difference between emotional states for thirty seconds at the middle and the latter half of the video clip, mainly in prefrontal area. It was also significantly anti-correlated with the self-ratings of emotional valence. In addition, the gamma-band activities in frontal and temporal areas were strongly phase-synchronized, more strongly for negative emotional states. Cortical activities in frontal and temporal areas showed high spectral power and inter-regional phase synchronization in gamma-band during negative emotional states. It is inferred that the higher amygdala activation induced by negative stimuli resulted in strong emotional effects and caused strong local and global synchronization of neural activities in gamma-band in frontal and temporal areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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