Nya studier visar att dubbelriktade Long Short-Term Memory (BLSTM) återkommande neurala nätverk är väl lämpade för automatiska känsloigenkänningssystem och kan leda till bättre resultat än system som tillämpar andra allmänt använda klassificerare såsom Support Vector Machines eller feedfore Neural Networks. Den goda prestandan hos BLSTM känsloigenkänningssystem kan tillskrivas deras förmåga att modellera och utnyttja kontextuell information självlärd via återkommande anslutna minnesblock som gör det möjligt för dem att införliva information om hur känslor utvecklas över tiden. Den faktiska mängden dubbelriktat sammanhang som en BLSTM-klassificerare tar hänsyn till vid klassificeringen av en observation har dock hittills inte undersökts. I detta dokument presenteras en metod för att systematiskt undersöka antalet tidigare och framtida observationer på yttrandenivå som anses generera en känsloförutsägelse för ett givet uttalande, och för att undersöka i vilken utsträckning detta tidsbundna dubbelriktade sammanhang bidrar till den övergripande BLSTM-prestandan.
Wöllmer m.fl. REF har undersökt effekterna av antalet tidigare och framtida observationer på yttrandenivå på erkännandet av det emotionella tillståndet i det givna uttalandet.
Analyzing the memory of BLSTM Neural Networks for enhanced emotion classification in dyadic spoken interactions
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}