- Tytuł:
-
Pomiary parametrów akustycznych mowy emocjonalnej - krok ku modelowaniu wokalnej ekspresji emocji
Measurements of emotional speech acoustic parameters - a step towards vocal emotion expression modelling - Autorzy:
-
Igras, M.
Wszołek, W. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/154905.pdf
- Data publikacji:
- 2012
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
- Tematy:
-
rozpoznawanie emocji
wokalne korelaty emocji
przetwarzanie sygnału mowy
emotion recognition
vocal correlates of emotions - Opis:
-
Niniejsza praca podejmuje próbę pomiaru cech sygnału mowy skorelownych z jego zawartością emocjonalną (na przykładzie emocji podstawowych). Zaprezentowano korpus mowy zaprojektowany tak, by umożliwić różnicową analizę niezależną od mówcy i treści oraz przeprowadzono testy mające na celu ocenę jego przydatności do automatyzacji wykrywania emocji w mowie. Zaproponowano robocze profile wokalne emocji. Artykuł prezentuje również propozycje aplikacji medycznych opartych na pomiarach emocji w głosie.
The paper presents an approach to creating new measures of emotional content of speech signals. The results of this project constitute the basis or further research in this field. For analysis of differences of the basic emotional states independently of a speaker and semantic content, a corpus of acted emotional speech was designed and recorded. The alternative methods for emotional speech signal acquisition are presented and discussed (Section 2). Preliminary tests were performed to evaluate the corpus applicability to automatic emotion recognition. On the stage of recording labeling, human perceptual tests were applied (using recordings with and without semantic content). The results are presented in the form of the confusion table (Tabs. 1 and 2). The further signal processing: parametrisation and feature extraction techniques (Section 3) allowed extracting a set of features characteristic for each emotion, and led to developing preliminary vocal emotion profiles (sets of acoustic features characteristic for each of basic emotions) - an example is presented in Tab. 3. Using selected feature vectors, the methods for automatic classification (k nearest neighbours and self organizing neural network) were tested. Section 4 contains the conclusions: analysis of variables associated with vocal expression of emotions and challenges in further development. The paper also discusses use of the results of this kind of research for medical applications (Section 5). - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 335-338
0032-4140 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Kontrola
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł