Känsloigenkänning av maskiner är en utmanande uppgift, men den har stor potential att möjliggöra empatisk kommunikation mellan människor och maskiner. I konventionella metoder som består av funktionsextraktion och klassificeringsstadier har omfattande studier ägnat sig åt att utveckla goda funktionsrepresentationer, men relativt få ansträngningar gjordes för att på lämpligt sätt utnyttja den viktiga tidsinformationen i dessa funktioner. I detta dokument föreslår vi en modell som kombinerar funktioner som är kända för att vara användbara för känsloigenkänning och djupa neurala nätverk för att utnyttja timlig information när man känner igen känslostatus. En benchmarkingutvärdering av EMO-DB visar att den föreslagna modellen uppnår en toppnivå på 88,9 % för erkännande.
John och Al. utnyttja eGeMAPS-funktionerna i tidsinformationen och placera dem i EmNet som utformades som klassificeringsobjekt, det slutliga resultatet uppnår en toppmodern prestanda på 88,9% igenkänningsgrad i EMO-DB-databasen REF.
Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}