I denna studie behandlas robustheten i tillvägagångssätten till den automatiska klassificeringen av känslor i tal. Bland de många typer av känslor som finns anses två grupper av känslor, vuxna till vuxna agerade vokala uttryck av vanliga typer av känslor som lycka, sorg och ilska och vuxet-till-fant vokala uttryck för affektiva intentioner som också kallas ''mamma''. Specifikt uppskattar vi generalisering förmåga av två funktionsextraktion metoder, den metod som utvecklats för Sony robot hund AIBO (AIBO) och segment-baserade tillvägagångssätt (SBA) av [Shami, M., Kamel, M., 2005. Segmentbaserad inställning till att känna igen känslor i tal. I: IEEE Conf. om multimedia och Expo (ICME05), Amsterdam, Nederländerna]. Tre maskininlärning metoder beaktas, K-nearest grannar (KNN), Stöd vektor maskiner (SVM) och Ada-boosted beslut träd och fyra emotionella tal databaser används, Kismet, BabyEars, danska, och Berlin databaser. Enstaka corpus experiment visar att den berörda funktionen utvinning metoder AIBO och SBA är konkurrenskraftiga på de fyra databaser som beaktas och att deras prestanda är jämförbar med tidigare publicerade resultat på samma databaser. Det bästa valet av maskininlärning algoritm verkar bero på funktionen extraktion tillvägagångssätt beaktas. Multi-corpus experiment utförs med Kismet-BabyEars och den danska-Berlin databaspar som innehåller parallella emotionella klasser. Automatisk klustring av de emotionella klasserna i databasparen visar att mönstren bakom känslorna i Kismet-BabyEars-paret är mindre beroende av databasen än mönstren i det dansk-Berlin-paret. I off-corpus-testning tränas klassificeringsapparaten på den ena databasen av ett par och testas på den andra. Detta ger en liten förbättring jämfört med klassificeringen vid baslinjen. Vid integrerad corpus-testning är klassificeringsmaskinen dock maskininlärd i de sammanslagna databaserna och detta ger lovande robusta klassificeringsresultat, vilket tyder på att emotionell korpora med parallella känsloklasser som registreras under olika förhållanden kan användas för att konstruera en enda klassificeringsapparat som kan särskilja känslorna i den sammanslagna korporan. En sådan klassificering är mer robust än en klassificerare som lär sig på en enda corpus, eftersom den kan känna igen mer varierande uttryck för samma emotionella klasser. Dessa resultat tyder på att de befintliga metoderna för klassificering av känslor i tal är tillräckligt effektiva för att hantera större mängder träningsdata utan någon minskning av klassificeringsnoggrannheten.
Tre ML tillvägagångssätt beaktas av Shami och Verhelst REF, K-nearest grannar (KNN), SVM och Ada-boosted beslut träd, tillämpas på fyra emotionella tal databaser: Kismet, BabyEars, danska, och Berlin.
An evaluation of the robustness of existing supervised machine learning approaches to the classification of emotions in speech
{'venue': 'Speech Commun.', 'journal': 'Speech Commun.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}