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We propose a new method to reduce emotion recognition errors caused by variation in speaker characteristics and speech rate. Firstly, for reducing variation in speaker characteristics, we adjust features from a test speaker to fit the distribution of all training data by using the histogram equalization (HE) algorithm. Secondly, for dealing with variation in speech rate, we augment the training data with speech generated in various speech rates. In computer experiments using EMO-DB, KRN-DB and eNTERFACE-DB, the proposed method is shown to improve weighted accuracy relatively by 34.7%, 23.7% and 28.1%, respectively.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존 방법
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Sethu, V. / 2007 / Speaker normalisation for speech-based emotion detection / Proceedings of Digital Signal Processing : 611 ~ 614
[학술대회논문] - Ko, T. / 2015 / Audio Augmentation for Speech Recognition / Proceedings of INTERSPEECH : 3586 ~ 3589
[학술대회논문] - Chiou, B. C. / 2014 / Speech Emotion Recognition with Cross-lingual Databases / Proceedings of INTERSPEECH : 558 ~ 561
[학술지(정기간행물)] - 권철홍 / 2012 / 감정 인식을 위한 음성 특징 도출 / 말소리와 음성과학 4 (2) : 73 ~ 78
[학술대회논문] - Han, K. / 2014 / Speech Emotion Recognition Using Deep Neural Network and Extreme Learning Machine / Proceedings of INTERSPEECH : 223 ~ 227
[학술대회논문] - Ko, T. / 2015 / Audio Augmentation for Speech Recognition / Proceedings of INTERSPEECH : 3586 ~ 3589
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