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NTIS 바로가기전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.67 no.10, 2018년, pp.1364 - 1369
신보라 (Dept. of Computer Science, SangMyung University) , 이석필 (Dept. of Electronic Engineering, SangMyung University)
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. Howeve...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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멜 스케일은 무엇인가? | MFCC는 사람의 청각기관이 저주파수 대역에서 민감한 반면 고주파수 대역에서 상대적으로 둔감한 특성을 표현한 멜 스케일(mel scale)에 기반한 음성 특징으로서 음성인식과 화자 인식 분야에서 모두 널리 사용된다. 멜 스케일은 물리적인 음 높이와 청각 인지적인 음높이의 관계를 표현하는 것으로서, Stevens 등에 의해 명명되었다[8]. 식 (1)은 Hz 단위로 표현되는 물리적인 주파수 f를 mel 단위의 청각 인지적 음높이 m으로 변환하는 식이다. | |
기존의 음성 감정 인식에서 어떤 특징들이 사용되었는가? | 기존 음성 감정 인식에서 널리 사용되었던 특징에는 음성의 pitch, energy, tempo과 spectral feature인 MFCC, MEDC, LPC, LPCC 등이 있다. 따라서 본 논문은 이러한 음성 특징 중에서 사람의 감정 정보를 효과적으로 포함하는 음성신호의 특징을 찾아 내는 것에 목적을 둔다. | |
음성기반 감정 인식이 얼굴 표정 인식 기반 감정 인식 방법에 비해 인식률이 낮은 이유는 무엇인가? | 하지만 음성기반 감정 인식은 얼굴 표정인식과 같은 다른 감정인식 방법에 비해 다소 낮은 인식률을 보인다. 이는 사람의 감정정보를 효과적으로 포함하는 음성 특징의 부족인한 성능 차이라고 볼 수 있다. 인식 시스템 자체의 성능을 높이는 것만큼 음성 감정 인식을 위한 음성신호의 여러 가지 특징을 추출하여 분석하고 어떤 특징이 감정인식에 영향을 주는 유의미한 음성신호의 특징인지를 찾아내는 것도 매우 중요하다. |
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