Talvariationer i verkliga situationer gör det till en utmanande uppgift att känna igen uttalade känslor. Medan en mängd olika temporal och spektral talfunktioner har föreslagits, undersöker detta papper effektiviteten av att använda glottal luftflödessignalen i att känna igen känslor. Talet som används i denna undersökning är från en klassisk inspelning av teaterpjäsen "Väntar på Godot" av Samuel Beckett. Sex känslor undersöktes: lyckliga, arga, ledsna, rädda, överraskade och neutrala. Den föreslagna metoden testades på den ursprungliga registreringen och på simulerade distorsionsförhållanden. Under rena signalförhållanden uppnådde den föreslagna metoden en genomsnittlig igenkänningsgrad på 76 % för fyra känslor och 66,5 % för alla sex känslorna. Dessutom visade det sig ganska robust under signalsnedvridning och bullriga förhållanden för att uppnå igenkänningsgrad på 60 % för fyra och 51,6 % för sex känslor för kraftigt lågpass filtrerat tal, medan med additiv vit Gaussian brus vid SNR = 10 dB igenkänningsfrekvens var 53 % respektive 47 % för fyra respektive sexmotion uppgifter. Resultat indikerar att glottala signalfunktioner ger god separation av talade känslor och uppnå förbättrad klassificering prestanda jämfört med andra metoder.
Den genomsnittliga känslan igenkännande av 66,5% för alla sex känslor (lycklig, arg, ledsen, rädsla, Överraskning och Neutral) och 99% för fyra känslor (lycklig, Neutral, Angry och Sad) uppnåddes REF.
Spoken emotion recognition using glottal symmetry
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}