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[해외논문] Speech emotion recognition method based on hidden factor analysis

Electronics letters, v.51 no.1, 2015년, pp.112 - 114  

Peng Song (Sch. of Comput. & Control Eng., Yantai Univ., Yantai, China) ,  Yun Jin (Key Lab. of Underwater Acoust. Signal Process., Southeast Univ., Nanjing, China) ,  Cheng Zha (Key Lab. of Underwater Acoust. Signal Process., Southeast Univ., Nanjing, China) ,  Li Zhao (Key Lab. of Underwater Acoust. Signal Process., Southeast Univ., Nanjing, China)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A robust speech emotion recognition system relies on a large number of training data, which are difficult to collect in practice. To tackle this problem, a novel speech emotion recognition method based on hidden factor analysis is presented. By utilising the mixture of factor analysers approach, the...

참고문헌 (11)

  1. El Ayadi, Moataz, Kamel, Mohamed S., Karray, Fakhri. Survey on speech emotion recognition: Features, classification schemes, and databases. Pattern recognition, vol.44, no.3, 572-587.

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  2. IEEE Signal Process. Lett. Zheng W. 569 21 2014 10.1109/LSP.2014.2308954 A novel speech emotion recognition method via incomplete sparse least square regression 

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  3. A feature selection and feature fusion combination method for speaker­independent speech emotion recognition Jin Y. 4808 2014 

  4. Modeling gender information for emotion recognition using denoising autoencoders Xia R. 990 2014 

  5. IEICE Trans. Inf. Syst. Song P. 2530 97 2014 10.1587/transinf.2014EDL8038 Speech emotion recognition using transfer learning 

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  6. Ghahramani Z. Hinton G.E.: ‘The EM algorithm for mixtures of factor analyzers’. Technical Report CRG­TR­96-1 University of Toronto Chicago 1996 

  7. Dehak, Najim, Kenny, Patrick J, Dehak, Réda, Dumouchel, Pierre, Ouellet, Pierre. Front-End Factor Analysis for Speaker Verification. IEEE transactions on audio, speech, and language processing, vol.19, no.4, 788-798.

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  8. A database of German emotional speech Burkhardt F. 1517 2005 

  9. The eNTERFACE'05; audio­visual emotion database Martin O. 8 2005 

  10. The INTERSPEECH 2010 paralinguistic challenge Schuller B. 2794 2010 10.21437/Interspeech.2010-739 

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  11. Opensmile: the Munich versatile and fast open­source audio feature extractor Eyben F. 1459 2010 

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