한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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HMM을 이용한 화자의 감정 상태 인식

Recognize the Emotional state of the Speaker by using HMM

  • 이나라 (서울호서전문학교 사이버해킹보안과) ;
  • 한기홍 (서울호서전문학교 사이버해킹보안과) ;
  • 김현정 (건국대학교 컴퓨터 공학과) ;
  • 원일용 (서울호서전문학교 사이버해킹보안과)
  • Lee, Na-Ra (Cyber Hacking Security Seoul Hoseo Technical College) ;
  • Han, Ki-Hong (Cyber Hacking Security Seoul Hoseo Technical College) ;
  • Kim, Hyun-jung (Dept. of Computer Science and Engineering Konkuk University) ;
  • Won, Il-Young (Cyber Hacking Security Seoul Hoseo Technical College)
  • 발행 : 2013.11.08
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초록

사용자 중심의 다양한 서비스를 제공하기 위해 음성을 통한 자동화된 감정 인식은 중요한 연구분야라고 할 수 있다. 앞선 연구에서는 감독학습과 비감독 학습을 결합하여 적용하였지만, 만족할만한 성능은 얻지 못했다. 이는 음성의 시간성을 고려하지 않은 학습방법의 사용하지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하여 학습하고 실험으로 검증하였다. 실험 결과는 기존의 방법들 보다 성능이 향상됨을 관찰할 수 있었다.

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