Detta dokument presenterar algoritmer som tillåter en robot att uttrycka sina känslor genom att modulera intonationen av sin röst. De är mycket enkla och ger effektivt ett livligt tal tack vare användningen av konkatenativ talsyntes. Vi beskriver en teknik som gör det möjligt att kontinuerligt kontrollera både åldern på en syntetisk röst och den mängd känslor som uttrycks. Vi presenterar också det första storskaliga datautvinningsexperimentet om automatiskt erkännande av grundläggande känslor i informella vardagliga korta uttalanden. Vi fokuserar på det talberoende problemet. Vi jämför en stor uppsättning av maskininlärning algoritmer, allt från neurala nätverk, Support Vector Machines eller beslut träd, tillsammans med 200 funktioner, med hjälp av en stor databas av flera tusen exempel. Vi visar att skillnaden i resultat mellan utbildningssystemen kan vara betydande och att vissa egenskaper som tidigare inte utforskats är av avgörande betydelse. En optimal funktionsuppsättning härleds genom användning av en genetisk algoritm. Slutligen förklarar vi hur denna studie kan tillämpas på verkliga situationer där mycket få exempel finns tillgängliga. Dessutom beskriver vi ett spel att leka med en personlig robot som underlättar undervisning av exempel på emotionella uttalanden på ett naturligt och ganska oöverskådligt sätt. Var och en av dem ska uppfylla kraven i bilaga I till förordning (EU) nr 952/2013.
I REF presenteras ett storskaligt datautvinningsförsök om automatiskt erkännande av grundläggande känslor i informella vardagliga korta uttalanden.
The Production and Recognition of Emotions in Speech: Features and Algorithms
{'venue': 'Int’l J. Human-Computer Studies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}