Klassificeringen av emotionellt tal beaktas främst i talrelaterad forskning om människa-datorinteraktion (HCI). I detta dokument är syftet att presentera en ny funktionsextraktion baserad på information om texturbilder med flera upplösningar (MRTII). MRTII-funktionen är härledd från multi-upplösning texturanalys för karakterisering och klassificering av olika känslor i en talsignal. Motiveringen är att vi måste tänka på att känslor har olika intensitetsvärden i olika frekvensband. I termer av mänsklig visuell perceptuell, textur egenskap på multi-upplösning av emotionella tal spektrogram bör vara en bra funktion som sätts för känsla klassificering i tal. Dessutom kan multiupplösningsanalysen av texturen ge en tydligare diskriminering mellan varje känsla än en enhetlig upplösningsanalys av texturen. För att ge en hög noggrannhet i fråga om emotionell diskriminering, särskilt i verkligheten, måste en akustisk aktivitetsdetekteringsalgoritm (AAD) tillämpas i den MRTII-baserade funktionsutdragningen. Med tanke på närvaron av många blandade känslor i verkliga livet, i detta papper använda sig av två corpora av naturligt förekommande dialoger inspelade i verkliga samtalscentra. Jämfört med de traditionella melscale Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) och de senaste funktionerna, kan MRTII-funktionerna också förbättra den korrekta klassificeringen av föreslagna system mellan olika språkdatabaser. Experimentella resultat visar att den föreslagna MRTII-baserade funktionsinformationen som inspirerats av människans visuella perception av spektrogrammets bild kan ge en signifikant klassificering för det verkliga emotionella igenkännandet i tal. ÖPPNA TILLTRÄDESensorer 2015, 15 1459
På senare tid föreslog REF en ny funktionsextraktion baserad på information om texturbilder med flera upplösningar (MRTII), inklusive en BS-entropy-baserad akustisk aktivitetsdetekteringsmodul (AAD) och med hjälp av en SVM-klassificerare.
Time-Frequency Feature Representation Using Multi-Resolution Texture Analysis and Acoustic Activity Detector for Real-Life Speech Emotion Recognition
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}