• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.377-380
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• 2002

In this paper, speaker and context independent emotion recognition using speech signal is studied. For this purpose, a corpus of emotional speech data recorded and classified according to the emotion using the subjective evaluation were used to make statical feature vectors such as average, standard deviation and maximum value of pitch and energy and to evaluate the performance of the conventional pattern matching algorithms. The vector quantization based emotion recognition system is proposed for speaker and context independent emotion recognition. Experimental results showed that vector quantization based emotion recognizer using MFCC parameters showed better performance than that using the Pitch and energy Parameters.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.755-759
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• 2009

인간의 감정을 인식하는 기술은 인간-로봇 상호작용 분야의 중요한 연구주제 중 하나이다. 특히, 화자독립 감정인식은 음성감정인식의 상용화를 위해 꼭 필요한 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자독립 감정인식 시스템은 화자종속 시스템과 비교하여 감정특징 값들의 화자 그리고 성별에 따른 변화로 인하여 낮은 인식률을 보인다. 따라서 본 논문에서는 신뢰도 평가방법을 이용한 감정인식결과의 거절 방법을 사용하여 화자독립 감정인식 시스템을 일관되고 정확하게 구현할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 제안된 방법과 기존 방법의 비교를 통하여 제안된 방법의 효율성 및 가능성을 검증한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2463-2466
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• 2003

This paper studied the pattern recognition algorithm and feature parameters for emotion recognition. In this paper, KNN algorithm was used as the pattern matching technique for comparison, and also VQ and GMM were used lot speaker and context independent recognition. The speech parameters used as the feature are pitch, energy, MFCC and their first and second derivatives. Experimental results showed that emotion recognizer using MFCC and their derivatives as a feature showed better performance than that using the Pitch and energy Parameters. For pattern recognition algorithm, GMM based emotion recognizer was superior to KNN and VQ based recognizer

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.470-473
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• 2004

In this paper, the comparison of speech feature parameters for emotion recognition is studied for emotion recognition using speech signal. For this purpose, a corpus of emotional speech data recorded and classified according to the emotion using the subjective evaluation were used to make statical feature vectors such as average, standard deviation and maximum value of pitch and energy. MFCC parameters and their derivatives with or without cepstral mean subfraction are also used to evaluate the performance of the conventional pattern matching algorithms. Pitch and energy Parameters were used as a Prosodic information and MFCC Parameters were used as phonetic information. In this paper, In the Experiments, the vector quantization based emotion recognition system is used for speaker and context independent emotion recognition. Experimental results showed that vector quantization based emotion recognizer using MFCC parameters showed better performance than that using the Pitch and energy parameters. The vector quantization based emotion recognizer achieved recognition rates of 73.3％ for the speaker and context independent classification.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.235-241
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• 2004

본 논문은 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위한 특징 파라메터와 패턴인식 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 기존 감정 인식 방법과의 비교를 위하여 KNN을 이용한 알고리즘을 사용하였고, 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위하여 VQ와 GMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 그리고 특징으로 사용한 음성 파라메터로 피치, 에너지, MFCC, 그리고 그것들의 1, 2차 미분을 사용하였다. 실험을 통해 피치와 에너지 파라메터를 사용하였을 때보다 MFCC와 그 미분들을 특징 파라메터로 사용하였을 때 더 좋은 감정 인식 성능을 보였으며, KNN과 VQ보다 GMM을 기반으로 한 인식 알고리즘이 화자 및 문장 독립적 감정 인식 시스템에서 보다 적합하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제24권4E호
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• pp.144-151
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• 2005

We evaluate the performance of emotion recognition via speech signals when a plain speaker talks to an entertainment robot. For each frame of a speech utterance, we extract the frame-based features: pitch, energy, formant, band energies, mel frequency cepstral coefficients (MFCCs), and velocity/acceleration of pitch and MFCCs. For discriminative classifiers, a fixed-length utterance-based feature vector is computed from the statistics of the frame-based features. Using a speaker-independent database, we evaluate the performance of two promising classifiers: support vector machine (SVM) and hidden Markov model (HMM). For angry/bored/happy/neutral/sad emotion classification, the SVM and HMM classifiers yield $42.3\%\;and\;40.8\%$ accuracy, respectively. We show that the accuracy is significant compared to the performance by foreign human listeners.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.366-369
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• 2000

This paper examines three algorithms to recognize speaker's emotion using the speech signals. Target emotions are happiness, sadness, anger, fear, boredom and neutral state. MLB(Maximum-Likeligood Bayes), NN(Nearest Neighbor) and HMM (Hidden Markov Model) algorithms are used as the pattern matching techniques. In all cases, pitch and energy are used as the features. The feature vectors for MLB and NN are composed of pitch mean, pitch standard deviation, energy mean, energy standard deviation, etc. For HMM, vectors of delta pitch with delta-delta pitch and delta energy with delta-delta energy are used. We recorded a corpus of emotional speech data and performed the subjective evaluation for the data. The subjective recognition result was 56% and was compared with the classifiers' recognition rates. MLB, NN, and HMM classifiers achieved recognition rates of 68.9%, 69.3% and 89.1% respectively, for the speaker dependent, and context-independent classification.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.371-377
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• 2003

본 논문에서 음성신호를 사용하여 인간의 감정를 인식하기 위한 특징 파라메터 비교에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 여러 가지 감정 상태에 따라 분류된 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 얻어진 음성 신호의 피치와 에너지의 평균, 표준편차와 최대 값 등 통계적인 정보 나타내는 파라메터와 음소의 특성을 나타내는 MFCC 파라메터가 사용되었다. 파라메터들의 성능을 평가하기 위하여 문장 및 화자 독립 감정 인식 시스템을 구현하여 인식 실험을 수행하였다. 성능 평가를 위한 실험에서는 운율적 특징으로 피치와 에너지와 각각의 미분 값을 사용하였고, 음소의 특성을 나타내는 특징으로 MFCC와 그 미분 값을 사용하였다. 벡터 양자화 방법을 사용한 화자 및 문장 독립 인식 시스템을 사용한 실험 결과에서 MFCC와 델타 MFCC를 사용한 경우가 피치와 에너지를 사용한 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1137-1142
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• 2010

This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using vocal tract length normalized mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance of 0.78% word error rate. This corresponds to about a 50% word error reduction as compare to the performance of baseline system using mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS.