تقييم مسابقة التعرف على المشاعر لعام 2009
| العنوان | تقييم مسابقة التعرف على المشاعر لعام 2009 |
|---|---|
| المؤلف | بوزكورت، إي.، إرزين، إي.، إروغلو إرديم، ج.، إرديم، تانجو |
| تاريخ النشر: | 2010 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | العمليات الغوسية، التعرف على المشاعر، استخراج الميزات، نماذج ماركوف المخفية، تصنيف الأنماط، التحليل الطيفي، التعرف على الكلام، التعلم غير الخاضع للرقابة |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | التركية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-1-4244-9672-3 |
| رقم السجل | 45a3a710-d49f-42d5-ad4d-a51fd28a6a6c |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2010 |
| ملاحظات | نظرًا لقيود حقوق الطبع والنشر، فإن الوصول إلى النص الكامل لهذه المقالة متاح فقط عبر الاشتراك. |
| نص عينة | في هذه المقالة، نقوم بتقييم نتائج مسابقة INTERSPEECH 2009 للتعرف على المشاعر. المشكلة التي طرحتها المسابقة هي الفصل الأكثر دقة لتسجيلات خطاب FAU Aibo الطبيعية والغنية بالعواطف إلى خمس فئتين أو فئتين من المشاعر. لحل هذه المشكلة، قمنا بفحص العديد من الميزات المرتبطة والطيفية والمعتمدة على SMM (نموذج ماركوف المخفي) باستخدام مصنفات نموذج المكون الغوسي (GBM). في حين أن السمات الطيفية تشمل معاملات تردد الميل الرأسي (MFKK)، ومعاملات التردد الطيفي الحقيقي (DSF) ومشتقاتها، فإن ميزات غشاء البكارة تتكون من طبقة الصوت، المشتق الأول من طبقة الصوت والطاقة. حصلنا على ميزات SMM، التي تصف تغيير جميع الميزات ذات الصلة مع مرور الوقت، مع هياكل SMM مدربة غير موجهة. نقوم أيضًا بفحص دمج البيانات للميزات المختلفة ودمج القرار للمصنفات المختلفة لتحسين نتائج التعرف على المشاعر من الكلام. حققت طريقة دمج القرار على مرحلتين معدل نجاح قدره 41.59% و67.90% للمسائل المكونة من خمس وفئتين، على التوالي، واحتلت المرتبة الثانية والرابعة بين جميع نتائج المسابقات. |
| DOI | 10.1109/SIU.2010.5649919 |
