Känslor kan kännas igen genom hörbara paralinguistiska signaler i tal. Genom att upptäcka dessa paralinguistiska signaler som kan bestå av skratt, en darrande röst, hosta, förändringar i intonationskonturen etc., kan information om talarens tillstånd och känslor avslöjas. Detta dokument beskriver utvecklingen av en könsoberoende skrattdetektor i syfte att möjliggöra automatisk känsloigenkänning. Olika typer av funktioner (spektral, prosodisk) för att upptäcka skratt undersöktes med hjälp av olika klassificeringsmetoder (Gaussian Mixing Models, Support Vector Machines, Multi Layer Perceptron) som ofta används i språk- och högtalarigenkänning. Klassificeringsförsök utfördes med korta försegmenterade tal- och skrattsegment som utvunnits ur ICSI Meeting Recorder Corpus (med en genomsnittlig varaktighet på cirka 2 s). Lika felfrekvenser på omkring 3 % erhölls när de testades på taloberoende taldata. Vi fann att en fusion mellan klassificeringar baserade på Gaussiska Blandningsmodeller och klassificeringar baserade på Support Vector Machines ökar diskriminativ effekt. Vi fann också att en fusion mellan klassificeringsapparater som använder spektralfunktioner och klassificeringsapparater som använder prosodisk information vanligtvis ökar prestandan för diskriminering mellan skratt och tal. Våra akustiska mätningar visade skillnader mellan skratt och tal i medelhöjd och i förhållandet mellan hur länge oröstade delar varar, vilket tyder på att dessa prosodiska drag verkligen är användbara för diskriminering mellan skratt och tal.
Olika typer av funktioner (spektral, prosodisk) för att upptäcka skratt undersöktes av Truong och van Leeuwen REF med hjälp av olika klassificeringsmetoder (Gaussian Mixing Models, SVM, Multi Layer Perceptron).
Automatic discrimination between laughter and speech
{'venue': 'Speech Communication', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}