Forskning om känsloigenkänning syftar till att utveckla insikter i känslornas tidsmässiga egenskaper. Men automatisk känsloigenkänning från spontant tal är en utmaning på grund av icke-ideala registreringsförhållanden och mycket tvetydiga sanningsetiketter. Dessutom fungerar känsloigenkänningssystem vanligtvis med bullriga högdimensionella data, vilket gör det svårt att hitta representativa funktioner och träna en effektiv klassificering. Vi tar itu med detta problem genom att använda Deep Trolief Networks, som kan modellera komplexa och icke-linjära högnivårelationer mellan lågnivåfunktioner. Vi föreslår och utvärderar en serie hybridklassificeringar baserade på dolda Markov-modeller och djupa trosnätverk. Vi uppnår toppresultat på FAU Aibo, en referensdatauppsättning i känsloigenkänning [1]. Vårt arbete ger insikter om viktiga likheter och skillnader mellan tal och känslor.
REF föreslog och utvärderade en hybridklassificerare baserad på en DBN-HMM och uppnådde resultat på en spontan känsla corpus.
Emotion recognition from spontaneous speech using Hidden Markov models with deep belief networks
{'venue': '2013 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding', 'journal': '2013 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}