Att känna igen talkänslor är en viktig och utmanande uppgift när det gäller interaktion mellan människor och datorer. Tidigare arbete föreslog en mängd olika modeller och uppsättningar funktioner för utbildning av ett system. I detta arbete utför vi omfattande experiment med hjälp av ett uppmärksamt konvolutionellt neuralt nätverk med multi-view lärande objektiv funktion. Vi jämför systemprestanda med hjälp av olika längder på ingångssignalen, olika typer av akustiska funktioner och olika typer av känslotal (improvifierat/scripterat). Våra experimentella resultat i databasen Interactive Emotional Motion Capture (IEMOCAP) visar att igenkänningsprestandan i hög grad beror på vilken typ av taldata som är oberoende av valet av inmatningsfunktioner. Dessutom uppnådde vi toppmoderna resultat på IEMOCAP:s improviserade taldata.
Uppmärksamhet-baserade konvolutionella neurala nätverk föreslogs för akustiska-endast känslor igenkänning REF.
Attentive Convolutional Neural Network based Speech Emotion Recognition: A Study on the Impact of Input Features, Signal Length, and Acted Speech
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}