Yazar
Bozkurt, E., Erzin, E., Eroğlu Erdem, Ç., Erdem, Tanju
Basım Tarihi
2010
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Gauss süreçleri, Duygu tanıma, Sinyal sınıflandırması, Sinyal gösterimi, Konuşma tanıma
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1051-4651
Kayıt Numarası
fd611d87-0f31-4d6e-aa01-7f1ef8e66f9d
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2010
Notlar
TUBİTAK ; Bahçeşehir University Research Fund
Örnek Metin
Bildiğimiz kadarıyla daha önce duygu tanıma için kullanılmamış olan, konuşmadan duygu tanıma için çizgi spektral frekans (LSF) özelliklerinin kullanılmasını öneriyoruz. Mel ölçekli cepstral katsayılar gibi spektral özellikler, duygu tanıma için konuşma sinyallerinin parametrelendirilmesinde zaten başarıyla kullanılmıştır. LSF özellikleri ayrıca konuşma için spektral bir temsil sunar, ayrıca formant yapısı hakkında konuşmacının duygusal durumuyla ilgili içsel bilgiler de taşır. Spektral özelliklerin statik rengini yakalayan Gauss karışım modeli (GMM) sınıflandırıcı mimarisini kullanıyoruz. Berlin Duygusal Konuşma Veri Tabanı ve FAU Aibo Emotion Corpus üzerinden gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, LSF özelliklerine sahip karar birleştirme konfigürasyonlarının MFCC tabanlı duygu sınıflandırma oranlarına göre tutarlı bir iyileşme sağladığını göstermektedir.
DOI
10.1109/ICPR.2010.903
