Abstract-I detta arbete jämför vi känslor erkännande på två typer av tal: spontana och agerade dialoger. Experiment genomfördes i AVEC2012-databasen över spontana dialoger och IEMOCAP-databasen över aktiva dialoger. Vi studerade prestandan av två typer av akustiska funktioner för känsloigenkänning: kunskapsinspirerad disfluens och icke-verbal vokalisering (DIS-NV) funktioner, och statistisk låg nivå Descriptor (LLD) baserade funktioner. Både Support Vector Machines (SVM) och Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (LSTM-RNN) byggdes med hjälp av varje funktion i varje emotionell databas. Vårt arbete syftar till att identifiera aspekter av data som begränsar effektiviteten hos modeller och funktioner. Våra resultat visar att prestandan hos olika typer av funktioner och modeller påverkas av typen av dialog och mängden träningsdata. Eftersom DIS-NV är mindre frekventa i aktiva dialoger än i spontana dialoger, fungerar DIS-NV funktioner bättre än LLD funktioner när man känner igen känslor i spontana dialoger, men inte i agerade dialoger. LSTM-RNN-modellen ger bättre prestanda än SVM-modellen när det finns tillräckligt med träningsdata, men den komplexa strukturen hos en LSTM-RNN-modell kan begränsa dess prestanda när det finns färre träningsdata tillgängliga och kan också riskera övermontering. Dessutom finner vi att långdistanssammanhang kan vara mer användbara när man utför känsloigenkänning på ordnivå än på talnivå.
I själva verket LSTMs är mer effektiva än stöd vektor maskiner samtidigt använda icke-verbala vokaliseringsfunktioner för talkänslor igenkänning, när tillräckligt med träningsdata finns tillgänglig REF.
Emotion recognition in spontaneous and acted dialogues
{'venue': '2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)', 'journal': '2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}