• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권3E호
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• pp.85-90
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• 2004

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.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1105-1110
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• 2017

Speech with various emotions degrades the performance of the speaker recognition system. In this paper, a speaker recognition method using emotional adaptation has been proposed to improve the performance of speaker recognition system using affective speech. For emotional adaptation, emotional speaker model was generated from speaker model without emotion using a small number of training affective speech and speaker adaptation method. Since it is not easy to obtain a sufficient affective speech for training from a speaker, it is very practical to use a small number of affective speeches in a real situation. The proposed method was evaluated using a Korean database containing four emotions. Experimental results show that the proposed method has better performance than conventional methods in speaker verification and speaker recognition.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.683-687
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• 2010

본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 음성 변환 방법 중의 한가지인 주파수 와핑 방법을 사용한 연구를 수행하였다. 이러한 목표를 위하여 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정의 변화에 따라 음성의 스펙트럼이 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 논문에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 주파수 와핑을 학습 과정에 사용하는 방법을 제안하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하였고 성도 길이 정규화 방법을 사용한 방법과 성능을 비교하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법은 사용하면 감정이 포함된 데이터에 대한 인식 오차가 기존 방법보다 감소되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.586-591
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.773-778
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• 2009

본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 감정 변화의 영향을 최소화 하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화에 따른 음성 신호의 변화를 관찰하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 성도 길이 정규화 방법을 사용한 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존방법보다 41.9% 감소되었다.

• 전기학회논문지
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• 제67권10호
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• pp.1364-1369
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• 2018

Speech emotion recognition, which aims to classify speaker's emotional states through speech signals, is one of the essential tasks for making Human-machine interaction (HMI) more natural and realistic. Voice expressions are one of the main information channels in interpersonal communication. However, existing speech emotion recognition technology has not achieved satisfactory performances, probably because of the lack of effective emotion-related features. This paper provides a survey on various features used for speech emotional recognition and discusses which features or which combinations of the features are valuable and meaningful for the emotional recognition classification. The main aim of this paper is to discuss and compare various approaches used for feature extraction and to propose a basis for extracting useful features in order to improve SER performance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.528-533
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• 2010

본 논문에서는 인간의 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 학습 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 신호와 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 포함하는 학습 방법을 제안하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존 방법보다 28.4% 감소되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.763-770
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• 2004

The important issue of emotion recognition from speech is a feature extracting and pattern classification. Features should involve essential information for classifying the emotions. Feature selection is needed to decompose the components of speech and analyze the relation between features and emotions. Specially, a pitch of speech components includes much information for emotion. Accordingly, this paper searches the relation of emotion to features such as the sound loudness, pitch, etc. and classifies the emotions by using the statistic of the collecting data. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권3호
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• pp.131-138
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• 2018

In this paper, we have implemented speeches that utilized the emotion information of the user's speech and image matching and recommendation system. To classify the user's emotional information of speech, the emotional information of speech about the user's speech is extracted and classified using the PLP algorithm. After classification, an emotional DB of speech is constructed. Moreover, emotional color and emotional vocabulary through factor analysis are matched to one space in order to classify emotional information of image. And a standardized image recommendation system based on the matching of each keyword with the BM-GA algorithm for the data of the emotional information of speech and emotional information of image according to the more appropriate emotional information of speech of the user. As a result of the performance evaluation, recognition rate of standardized vocabulary in four stages according to speech was 80.48% on average and system user satisfaction was 82.4%. Therefore, it is expected that the classification of images according to the user's speech information will be helpful for the study of emotional exchange between the user and the computer.

• 말소리와 음성과학
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• 제2권1호
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• pp.77-85
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• 2010

This paper proposes an efficient feature vector processing technique to guard the Speech Emotion Recognition (SER) system against a variety of noises. In the proposed approach, emotional feature vectors are extracted from speech processed by comb filtering. Then, these extracts are used in a robust model construction based on feature vector classification. We modify conventional comb filtering by using speech presence probability to minimize drawbacks due to incorrect pitch estimation under background noise conditions. The modified comb filtering can correctly enhance the harmonics, which is an important factor used in SER. Feature vector classification technique categorizes feature vectors into either discriminative vectors or non-discriminative vectors based on a log-likelihood criterion. This method can successfully select the discriminative vectors while preserving correct emotional characteristics. Thus, robust emotion models can be constructed by only using such discriminative vectors. On SER experiment using an emotional speech corpus contaminated by various noises, our approach exhibited superior performance to the baseline system.