Under det senaste årtiondet har tekniken för att känna igen talkänslor mognat tillräckligt bra för att kunna användas i vissa verkliga scenarier. Dessa scenarier kräver dock en nästan tyst miljö för att inte äventyra systemets prestanda. Emotion igenkänning teknik från tal därför behöver utvecklas och möta mer utmanande villkor, såsom miljö additiv och konvolutionella buller, för att bredda dess tillämplighet på verkliga förhållanden. Detta bidrag utvärderar effekten av en front-end funktion förbättring metod baserad på en autoencoder med långa kortsiktiga minnes neurala nätverk, för robust känsla igenkänning från tal. Support Vector Regression används sedan som en back-end för tid-och värde-kontinuerlig känsla förutsägelse från förbättrade funktioner. Vi gör omfattande utvärderingar av både icke-stationärt additivt buller och konvolutionsbuller, på en databas över spontana och naturliga känslor. Resultaten visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar ett system som är tränat på råa egenskaper, för både upphetsande och valence dimensioner, samtidigt som den har nästan ingen nedbrytning när den tillämpas på rent tal.
I REF använder författarna en funktionsförbättringsmetod baserad på en autoenkoder med LSTMs, för robust känslaigenkänning från tal.
Facing Realism in Spontaneous Emotion Recognition from Speech: Feature Enhancement by Autoencoder with LSTM Neural Networks
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}