Abstract-Under uttrycksfullt tal är rösten berikad för att förmedla inte bara det avsedda semantiska budskapet utan också det känslomässiga tillståndet hos talaren. Pitch konturen är en av de viktiga egenskaperna hos tal som påverkas av denna emotionella modulering. Även om tonhöjdsegenskaper ofta har använts för att känna igen känslor, är det inte klart vilka aspekter av tonhöjdskonturen som är mest känslomässigt framträdande. I detta dokument presenteras en analys av den statistik som härletts från planens kontur. För det första, tonhöjd funktioner som härrör från emotionella talprover jämförs med de som härrör från neutralt tal, genom att använda symmetrisk Kullback-Leibler avstånd. Sedan kvantifieras den emotionellt diskriminerande kraften hos tonhöjdsegenskaperna genom att man jämför inhägnade logistiska regressionsmodeller. Resultaten visar att statistik över bruttoplanens kontur såsom medelvärde, maximum, minimum och räckvidd är mer känslomässigt framträdande än de egenskaper som beskriver planens form. Att analysera tonhöjdsstatistiken på talnivå visar sig också vara mer exakt och robust än att analysera tonhöjdsstatistiken för kortare talregioner (t.ex. talsegment). Slutligen, de bästa funktionerna väljs för att bygga en binär känsla detektionssystem för att skilja mellan emotionellt kontra neutralt tal. Ett nytt tillvägagångssätt i två steg föreslås. I det första steget tränas referensmodeller för tonhöjdsfunktionerna med neutralt tal, och inmatningsfunktionerna ställs i kontrast till den neutrala modellen. I det andra steget används en lämplighetsåtgärd för att bedöma om inputtalet liknar, i fråga om neutralt tal, eller skiljer sig från, i fråga om emotionellt tal, referensmodellerna. Den föreslagna metoden testas med fyra agerade emotionella databaser som spänner över olika emotionella kategorier, inspelningsinställningar, talare och språk. Resultaten visar att igenkänningsnoggrannheten i systemet är över 77% bara med tonhöjden funktioner (baslinje 50%). Jämfört med konventionella klassificeringssystem fungerar den föreslagna metoden bättre både när det gäller noggrannhet och robusthet.
REF studerar känslomässigt viktiga aspekter av den grundläggande frekvensen i människans röst.
Analysis of Emotionally Salient Aspects of Fundamental Frequency for Emotion Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}