Yazar
Eroğlu Erdem, Ç., Bozkurt, E., Erzin, E., Erdem, Tanju
Basım Tarihi
2010
Basım Yeri
-
ACM
Konu
Etki tanıma, Duygusal konuşma sınıflandırması, RANSAC, Veri temizleme, Veri budama
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-1-4503-0170-1
Kayıt Numarası
cedcd21c-080b-4f64-93a2-a0d5e81dba52
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2010
Notlar
Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin
Spontane duygusal ifadeler içeren eğitim veri kümeleri, bu tür verilerin insan gözlemciler tarafından etiketlenmesindeki belirsizlikler ve zorluklar nedeniyle genellikle kusurludur. Bu yazıda, spontane konuşma kayıtlarından duygu tanıma sorununa yönelik Rastgele Örnekleme Konsensüsü (RANSAC) tabanlı bir eğitim yaklaşımı sunuyoruz. Amacımız, eğitim veri setinde bulunabilecek bazı şüpheli etiket örneklerini ortadan kaldırmak amacıyla Gizli Markov Modellerinin (HMM'ler) eğitim aşamasına bir veri temizleme süreci eklemektir. Çeşitli sayıda durum içeren HMM'leri ve durum başına Gauss karışımlarını kullanarak yaptığımız deneyler, RANSAC'ın eğitim aşamasında kullanılmasının, test seti üzerindeki ağırlıklandırılmamış geri çağırma oranlarında %2,84'e varan bir iyileşme sağladığını göstermektedir. Sınıflandırıcının doğruluğundaki bu iyileşmenin McNemar testi kullanılarak istatistiksel olarak anlamlı olduğu gösterilmiştir.
DOI
10.1145/1877826.1877831
