Spike Feature Extraction for Emotion Recognition based on Deep Neural Network

심층 신경망 기반 감정 인식을 위한 스파이크 특성 추출 기술

본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 하는 감정 인식을 위해 스파이크 특성을 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 심층 신경망을 이용한 감정 인식 기술은 대부분 MFCC를 특성 백터를 사용한다. 그러나 프레임 단위의 연산인 MFCC는 높은 시간 해상도를 확보하기 어려워 시간적 특성의 영향을 받는 감정 인식에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 인간의 청각 필터를 모델링한 ERB에 따라 샘플 단위로 주파수의 특성을 나타내는 스파이크그램을 이용한 감정 인식 기술을 제안한다. 제안하는 방법이 감정 인식의 대표적 특성인 MFCC보다 높은 인식률을 제공하는 것을 확인하였다.