Deep Neural Networks (DNN) betecknar artificiella nätverk med flera lager med mer än ett dolt lager och miljontals fria parametrar. Vi föreslår en Generalized Discriminant Analysis (GerDA) baserad på DNNs för att lära sig diskriminerande egenskaper av låg dimension optimerad med avseende på en snabb klassificering från en stor uppsättning akustiska funktioner för känslaigenkänning. På nio ofta använda emotionella tal corpora, jämför vi prestanda av GerDA funktioner och deras efterföljande linjära klassificering med tidigare rapporterade riktmärken som erhållits med samma uppsättning av akustiska egenskaper klassificeras av Support Vector Machines (SVMs). Våra resultat visar på ett imponerande sätt att lågdimensionella GerDA-funktioner fångar in dold information från de akustiska egenskaperna vilket leder till en avsevärt höjd ovägd genomsnittlig recall och avsevärt höjd viktad genomsnittlig recall.
I REF föreslogs en generell diskriminant analys baserad på djupa neurala nätverk för att lära sig diskriminerande egenskaper av låg dimension för optimering från en stor uppsättning akustiska egenskaper för känsloigenkänning som något höjer riktmärket.
Deep neural networks for acoustic emotion recognition: Raising the benchmarks
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}