Yazar
Bozkurt, E., Erzin, E., Erdem, Tanju, Eroğlu Erdem, Ç.
Basım Tarihi
2011
Basım Yeri
-
Springer Uluslararası Yayıncılık
Konu
Etki tanıma, Duygusal konuşma sınıflandırması, RANSAC, Veri temizleme, Karar birleştirme
Tür
Kitap
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0302-9743
Kayıt Numarası
15a4496b-b117-4f1e-8eb7-a0d2157fe788
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2011
Notlar
TÜBİTAK
Örnek Metin
Spontane duygusal konuşmayı 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. Mel Frekans Cepstral Katsayıları (MFCC) ve Hat Spektral Frekansı (LSF) özelliklerine sahip HMM'leri kullanarak yaptığımız deneyler, RANSAC'ın eğitim aşamasında kullanılmasının, test seti üzerindeki ağırlıklandırılmamış hatırlama oranlarında bir iyileşme sağladığını göstermektedir. FAU Aibo Emotion Corpus üzerinden gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, LSF ve MFCC tabanlı sınıflandırıcılarla karar birleştirme konfigürasyonlarının daha da önemli performans iyileştirmeleri sağladığını göstermektedir.
DOI
10.1007/978-3-642-25775-9_3
Cilt
6800
