Analyzing the acoustic elements and Emotion Recogintion from Speech Signal based on DRNN

음향적 요소분석과 DRNN을 이용한 음성신호의 감성인식

최근 인간형 로봇에 대한 개발이 괄목할 만한 성장을 이루고 있고, 친근한 로봇의 개발에 중요한 역할을 담당하는 것으로써 감성/감정의 인식이 필수적이라는 인식이 확산되고 있다. 본 논문은 음성의 감정인식에 있어 가장 큰 부분을 차지하는 피치의 패턴을 인식하여 감정을 분류/인식하는 시뮬레이터의 개발과 실험결과를 나타낸다. 또한, 피치뿐 아니라 음향학적으로 날카로움, 낮음등의 요소를 분류의 기준으로 포함시켜서 좀더 신뢰성 있는 인식을 할 수 있음을 보인다. 시뮬레이터의 내부 구조로는 음성으로부터 피치를 추출하는 부분과 피치의 패턴을 학습시키는 DRNN 부분, 그리고, 음향적 특성을 추출하는 음향 추출부가 주요 요소로 이루어져 있다. 그리고, 피치를 추출하는 방법으로는 Center-Clipping 함수를 이용한 autocorrelation approach를 사용하고, 학습 시 최적의 개체를 찾는 방법으로써 (1+100)-ES를 사용한다.