Abstract-This paper presenterar våra undersökningar av emotionella tillstånd kategorisering från talsignaler med en psykologiskt inspirerad beräkningsmodell mot mänsklig prestation under samma experimentella uppställning. Baserat på psykologiska studier, föreslår vi en flerstegs kategorisering strategi som gör det möjligt att upprätta en automatisk kategorisering modell flexibelt för en given emotionell talkategorisering uppgift. Vi tillämpar strategin på Serbiska Emotional Speech Corpus (GEES) och Danska Emotional Speech Corpus (DES), där mänsklig prestation rapporterades i tidigare psykologiska studier. Vårt arbete är det första försöket att tillämpa maskininlärning på GEES corpus där den mänskliga igenkännandegraden endast var tillgänglig före vår studie. Till skillnad från det tidigare arbetet med DES corpus fokuserar vårt arbete på en jämförelse med mänskliga prestationer under samma experimentella miljöer. Våra studier tyder på att psykologi-inspirerade system ger beteenden som i stor utsträckning liknar vad människor uppfattade och deras prestanda ligger nära människors under samma experimentella uppställning. Dessutom avslöjar vårt arbete också vissa skillnader mellan maskin och människa i termer av emotionellt tillstånd erkännande från tal.
I REF, Shaukat et al. jämförde ett psykologinspirerat automatiskt system som använder en hierarkisk kategoriseringsmodell baserad på flera SVM med människans förmåga att klassificera känslor från tal på två databaser, Serbiska Emotional Speech Corpus (GEES) och Danska Emotional Speech Corpus (DES).
Emotional State Categorization from Speech: Machine vs. Human
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}