Att automatiskt känna igen spontana känslor från tal är en utmanande uppgift. Å ena sidan måste akustiska funktioner vara tillräckligt robusta för att fånga det känslomässiga innehållet för olika språkstilar, och medan maskininlärningsalgoritmer å andra sidan måste vara okänsliga för outliers samtidigt kunna modellera sammanhanget. Medan de senare har hanterats med hjälp av nätverk för kortfristigt minne (LSTM), är de förra fortfarande föremål för mycket aktiva undersökningar, även om mer än ett decennium av forskning har tillhandahållit en stor uppsättning akustiska deskriptorer. I detta dokument föreslår vi en lösning på problemet med "context-aware" emotionellt relevant funktionsextraktion, genom att kombinera Convolutional Neural Networks (CNN) med LSTM-nätverk, för att automatiskt lära sig den bästa representationen av talsignalen direkt från råtidsrepresentationen. I detta nya verk om den så kallade end-to-end talkänslorsigenkänningen visar vi att användningen av den föreslagna topologin avsevärt överträffar de traditionella tillvägagångssätten baserade på signalbehandlingstekniker för förutsägelse av spontana och naturliga känslor i RECOLA-databasen.
Trigeorgis et al REF utför representationsinlärning för end-to-end talkänsla.
Adieu features? End-to-end speech emotion recognition using a deep convolutional recurrent network
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}