Detta papper utforskar flera statistiska panem erkännande tekniker för att klassificera uttalanden efter deras emotionella innehåll. Vi har spelat in en corpus som innehåller emotionella tal med över en lo00 uttalanden från olika talare. Vi presenterar en ny metod för att extrahera prosodiska foster från tal, baserad på en utjämnande spline approximation av planen kontur. För att maximalt utnyttja den begränsade mängden utbildningsdata som finns att tillgå introducerar vi en ny pattemigenkänningsteknik: majoritetsröstning av subrymdsspecialister. Med hjälp av denna teknik, får vi klassificering perfonnance som är nära mänsklig prestation på uppgiften.
REF extraherade prosodiska funktioner från tal och tillämpade majoritetsröstning av subrymdsspecialister.
Recognizing emotion in speech
{'venue': "Proceeding of Fourth International Conference on Spoken Language Processing. ICSLP '96", 'journal': "Proceeding of Fourth International Conference on Spoken Language Processing. ICSLP '96", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}