Recently, in the field of Speech Emotion Recognition (SER), many studies have been conducted to improve accuracy using voice features and modeling. In addition to modeling studies to improve the accuracy of existing voice emotion recognition, various studies using voice features are being conducted. This paper, voice files are separated by time interval in a time series method, focusing on the fact that voice emotions are related to time flow. After voice file separation, we propose a model for classifying emotions of speech data by extracting speech features Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), and mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) and applying them to a recurrent neural network model used for sequential data processing. As proposed method, voice features were extracted from all files using 'librosa' library and applied to neural network models. The experimental method compared and analyzed the performance of models of recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) using the Interactive emotional dyadic motion capture Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP) english dataset.
Purpose - Current study aimed at investigating the effects of the choice easiness as a thought triggered at the time of making decision and the goal achievement emotion as a prediction of how consumers feel in the state of achieving consumption goal on brand purchase intention. And It also explored moderation role of incidental pride type such as ambient hubris pride and ambient authentic pride felt before the event in the effects of message type such as self-verifying message and self-enhancing message on the choice easiness and the goal achievement emotion. Research design, data, and methodology - Message type was divided into self-verifying message and self-enhancing message. Incidental pride type was divided into hubris and authentic pride. Smart mobile phone was selected for empirical study. And the experiment was performed with 2(pride type: hubristic versus authentic) × 2(message type: self-verifying message versus self-enhancing message) between-subjects design. Questionnaires from 215 undergraduate students were used to test hypotheses by Macro process model 7. The hypotheses were tested at each of self-verifying message group and self-enhancing message group. Results - First, both choice easiness and goal achievement emotion positively influenced on the purchase intention at both self-verifying message group and self-enhancing message group. Second, at self-verifying message group, the positive effects of self verification on both choice easiness and goal achievement emotion were higher to the customers under incidental hubris pride than to those under incidental authentic pride customers. Third, at self-enhancing message group, the positive effects of self enhancement on goal achievement emotion were higher to the customers under incidental authentic pride than to those under incidental hubris pride. However, at self-enhancing message group, the positive effects of self enhancement on choice easiness (goal achievement emotion) were not higher (higher) to the customers under incidental authentic pride than to those under incidental hubris pride. Conclusions - Focusing on the results of this study, to promote their brand purchase intention, brand managers should use self-enhancing message to induce goal achievement emotion from incidental authentic pride customers. And the brand managers should develop and use self-verifying message to induce choice easiness as well as goal achievement emotion from hubris pride customers, which in turn, promote their brand purchase intention.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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제14권2호
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pp.199-214
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2012
$21^{st}$ century customer is voluntary actor, who has hegemony of communication based on digital surrounding. They are co-creator dismantling boundary between production and spending, and digital homonarrance of digital storyteller acting on the emotion. What is more, they prove the utility of 5 sense, value, experience, and story in market. 20th century Me generation is changing into We generation, who overcomes a sense of alienation and aim at smart life style for harmonious symbiosis with earth environments. Customer cultural trends are as follow as that 1) personalization of taste and experience, 2) spreading and sharing about personal use and experience, 3) consumption centered the value, 4) retreat and healthcare, 5) counter trend comes into the reaction about the forceful major trend. Contemporary customer changes essence of the life on the ground of emotion, symbol, image, and value not a commodity, function, and logos, and demands into change about direction of business to mostly enterprises. Customer's need and desire are on the increase as various emotion and value. Therefore, change of customer cultural trend is barometers for the growth and development of new fashion industry in $21^{st}$ century.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.195-202
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2020
The ultimate goal of CSV activities is to increase consumer loyalty to the company, brand or organization concerned. Thus, for a professional sports club, CSV activities will ultimately aim to enhance the loyalty of spectators who are consumers of the club. Subjects of this study are the spectators of professional volleyball. We distributed 300 survey to people who were aware of the club's CSV activities among the home spectators of Hyundai Capital SkyWalkers. Data processing was performed using SPSS 23 and AMOS 18 for the analysis of confirmed factors, correlation analysis, reliability analysis, and structural equation model analysis. From these results, we were able to come up with the social problem resolution and long-term orientation among the CSV activities of professional volleyball clubs which affect the club identification. And the identification formed within the spectators of the clubs through CSV affects the club loyalty directly or through the medium of club emotion. Professional volleyball clubs need to identify the problems the community has in planning and proceeding with CSV activities and seek strategies to address them together, and approach them from a long-term oriented perspective.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.8-17
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2019
The main purpose of this study isto explore the potential of affective computing (AC) platforms in education through two phases ofresearch: Phase I - platform analysis and Phase II - classification of academic emotions. In Phase I, the results indicate that the existing affective analysis platforms can be largely classified into four types according to the emotion detecting methods: (a) facial expression-based platforms, (b) biometric-based platforms, (c) text/verbal tone-based platforms, and (c) mixed methods platforms. In Phase II, we conducted an in-depth analysis of the emotional experience that a learner encounters in online video-based learning in order to establish the basis for a new classification system of online learner's emotions. Overall, positive emotions were shown more frequently and longer than negative emotions. We categorized positive emotions into three groups based on the facial expression data: (a) confidence; (b) excitement, enjoyment, and pleasure; and (c) aspiration, enthusiasm, and expectation. The same method was used to categorize negative emotions into four groups: (a) fear and anxiety, (b) embarrassment and shame, (c) frustration and alienation, and (d) boredom. Drawn from the results, we proposed a new classification scheme that can be used to measure and analyze how learners in online learning environments experience various positive and negative emotions with the indicators of facial expressions.
Edward Dwijayanto Cahyadi;Hans Nathaniel Hadi Soesilo;Mi-Hwa Song
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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제10권1호
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pp.617-623
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2024
Identifying emotions through speech poses a significant challenge due to the complex relationship between language and emotions. Our paper aims to take on this challenge by employing feature engineering to identify emotions in speech through a multimodal classification task involving both speech and text data. We evaluated two classifiers-Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)-both integrated with a BERT-based pre-trained model. Our assessment covers various performance metrics (accuracy, F-score, precision, and recall) across different experimental setups). The findings highlight the impressive proficiency of two models in accurately discerning emotions from both text and speech data.
This study aimed to analyze consumers' acceptance of sports applications and smart sportswear to better design technology-enhanced walking exercise wear for the Baby Boomer generation based on their cohort characteristics. A questionnaire with items related to acceptance of existing smart sportswear design, functionality, and usability as well as existing sports application design, functionality, and usability was sent to consumers aged 50-65. Of 163 questionnaires distributed, 150 were used for analysis. The results showed that middle-aged consumers were aware of smart sportswear's functional stability, but were concerned about care, durability, and convenience. Middle-aged consumers were also aware of sports applications as educational functions for obtaining new information. Additionally, they found sports applications to have lower perceived convenience and accessibility relative to the young generation, highlighting the need for simple instructions and explanations for sports application planning. Based on these results, we propose "Everyday design for general sportswear," "Functions based on consumer's preference," "Enhanced design for durability and management convenience" for designing and planning walking exercise wear for middle-aged consumers, and "Convenient application organization" and "Educational exercise contents" for application planning for walking exercises.
In the era of the 4th Industrial Revolution, artificial intelligence (AI) has become one of the core technologies in terms of the business strategy among information technology companies. Both international and domestic major portal companies are launching AI search services. These AI search services utilize voice, images, and other unstructured data to provide different experiences from existing text-based search services. An unfamiliar experience is a factor that can hinder the usability of the service. Therefore, the usability testing of the AI search services is necessary. This study examines the usability of the AI search service on the Naver App 8.9.3 beta version by comparing it with the search services of the current Naver App and targets 30 people in their 20s and 30s, who have experience using Naver apps. The usability of Smart Lens, Smart Voice, Smart Around, and AiRS, which are the Naver App beta versions of their artificial intelligence search service, is evaluated and statistically significant usability changes are revealed. Smart Lens, Smart Voice, and Smart Around exhibited positive changes, whereas AiRS exhibited negative changes in terms of usability. This study evaluates the change in usability according to the application of the artificial intelligence search services and investigates the correlation between the evaluation factors. The obtained data are expected to be useful for the usability evaluation of services that use AI.
In this work, we study smart gloves that can prevent carpal tunnel syndrome when using a mouse. Because the left and right wrist movements are fine, a tensile fabric sensor with a large gauge factor and low hysteresis was required before the study. A universal testing machine was used to calculate each gauge rate on four different fabrics, and the fabric with the least hysteresis was selected. In addition, three attachment methods were analyzed using Arduino to select a method with a large sensor value change. For prototypes made by attaching to the selected fabric, data patterns were analyzed using Arduino. The first method identifies only one sensor (A sensor), and the second identifies two sensors (A and B sensors). When the wrist is bent to the right, tensile fabric sensors are attached to both the left (A sensor) and right (B sensor) sides of the wrist, the A sensor is strained, increasing the △sensor value, and the B sensor is relaxed, decreasing the △sensor value. However, when the wrist was bent to the left, the pattern was analyzed in the opposite direction. Through this study, we examined smart gloves to prevent carpal tunnel syndrome with an algorithm that turns on the LED when the wrist is bent, and based on the results of this study, we will directly use mice on 10 people to identify problems and solve problems when used.
This study evaluates a program developed for a high school-university linked class. The program combines maker education and smart clothing technology, which has great potential. First, in the preparation stage, the dyeing design course incorporates the contents of previous studies on smart clothing and maker education. Second, in the development stage, a program was developed to make emotional eco-bags by applying the transfer dyeing technique using transfer paper for inkjet printers and smart clothing technology using conductivity thread and LED bulbs. Third, in the implementation stage, the class was offered to 17 high school students who want to major in clothing and textiles. Lastly, the class was evaluated. The program had a 4.95 satisfaction level as measures on a five-point scale. Furthermore, this paper suggested an advanced program with Lilypad Arduino. In conclusion, through this study, it was confirmed that the emotional eco-bag development program applied with conductive yarn and transfer dye could more easily produce smart clothing technology, thereby expanding the thinking of high school students regarding the clothing major.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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