Studiet av känslor i människa-datorinteraktion är ett växande forskningsområde. Denna uppsats visar ett försök att välja de viktigaste egenskaperna för känslor erkännande i talade baskiska och spanska språk med hjälp av olika metoder för funktionsval. RekEmozios databas användes som experimentell datauppsättning. Flera maskininlärningsparadigm användes för känsloklassificeringsuppgiften. Experiment utfördes i tre faser med hjälp av olika uppsättningar av egenskaper som klassificeringsvariabler i varje fas. Dessutom tillämpades undergruppsval av funktioner vid varje fas för att söka efter den mest relevanta undergruppen för funktioner. Tillvägagångssättet med tre faser valdes för att kontrollera det föreslagna tillvägagångssättets giltighet. Uppnådda resultat visar att en instansbaserad inlärningsalgoritm med hjälp av funktionsundergrupp urvalstekniker baserade på evolutionära algoritmer är det bästa maskininlärningsparadigmet i automatisk känsloigenkänning, med alla olika funktionsuppsättningar, få ett genomsnitt på 80,05% känsloigenkänningsgrad i baskiska och 74,82% i spanska. För att kontrollera godheten i den föreslagna processen har ett girigt sökande (FSS-Forward) tillämpats och en jämförelse mellan dem tillhandahålls. Baserat på uppnådda resultat föreslås en uppsättning av de mest relevanta icke-högtalarberoende funktionerna för både språk och nya perspektiv.
Arruti m.fl. REF använde fyra maskininlärningsparadigm (IB, ID3, C4.5, NB) och evolutionära algoritmer för att välja funktionsundergrupper som märkbart optimerar den automatiska känsloigenkänningen.
Feature Selection for Speech Emotion Recognition in Spanish and Basque: On the Use of Machine Learning to Improve Human-Computer Interaction
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}