• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.04a
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• pp.176-182
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• 1997

본 연구는 고객 지향적 통시서비스 품질기준 정립을 위한 기초연구 과제로서 크게 통신 고객의 감 성파악 및 감성실험 부분으로 이루어졌다. 우선, 전형적 감성공학적 접근법에 의해 화상회의 시스템 을 사용할 때 느낄 수 있는 206개의 감성어휘가 추출되었으며 이를 어의적 기준과 상대적인 중요도를 기준으로 하여 10개의 주요 감성으로 정리하였다. 사용자의 불만사항 등으로부터 감성실험을 위한 설계변수를 추출하였으며 실험환경 구축을 위한 simulator가 구성되었다. 실험은 음성지연, 음성에코, 화면의 초당 프레임수 그리고 통화주제를 인자로 하는 2$^{4}$요인배치법에 의해 실시되었으며 16명의 피실험자와 Magnitude Estimation방법을 이용하여 파악된 각 감성이 주관적으로 평가되었다. 분산분석 결과, 음성지연은 모든 주요 감성들에 유의한 영향을 미쳤으며, 화상프레임 수는 거리감과 안정성을 제외한 모든 사용자 감성에 주인자로 작용하였다. 또한 요인분석을 실시한 결과 동적인 요인과 정적인 요인으로 전체 감성을 구분지을 수 있었으며 속도감과 깨끗함이 각각을 대표하는 감성으로 나타났다. 주관적이고 복합적인 통신 사용자의 여러 감성을 단일 품질 평가지수로 나타내어 통신소비자의 시스템 선호도 평가에 사용할 수 있는 방법이 제안되었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.4
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• pp.107-114
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• 2008

In this paper, we constructed a speech emotion recognition system that classifies four emotions - neutral, happy, sad, and anger from speech based on male/female gender discrimination. At first, the proposed system distinguish between male and female from a queried speech, then the system performance can be improved by using separate optimized feature vectors for each gender for the emotion classification. As a emotion feature vector, this paper adopts ZCPA(Zero Crossings with Peak Amplitudes) which is well known for its noise-robustic characteristic from the speech recognition area and the features are optimized using SFS method. For a pattern classification of emotion, k-NN and SVM classifiers are compared experimentally. From the computer simulation results, the proposed system was proven to be highly efficient for speech emotion classification about 85.3% regarding four emotion states. This might promise the use the proposed system in various applications such as call-center, humanoid robots, ubiquitous, and etc.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.11
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• pp.1530-1537
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• 2007

In this paper, we implemented a speech emotion recognition system that can distinguish human emotional states from recorded speech captured by a single microphone and classify them into four categories: neutrality, happiness, sadness and anger. In general, a speech recorded with a microphone contains background noises due to the speaker environment and the microphone characteristic, which can result in serious system performance degradation. In order to minimize the effect of these noises and to improve the system performance, a MA(Moving Average) filter with a relatively simple structure and low computational complexity was adopted. Then a SFS(Sequential Forward Selection) feature optimization method was implemented to further improve and stabilize the system performance. For speech emotion classification, a SVM pattern classifier is used. The experimental results indicate the emotional classification performance around 65% in the computer simulation and 62% on the ARM platform.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.6
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• pp.269-276
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• 2006

In this paper, we propose an emotion recognition system that can discriminate human emotional state into neutral or anger from the speech captured by a cellular-phone in real time. In general. the speech through the mobile network contains environment noise and network noise, thus it can causes serious System performance degradation due to the distortion in emotional features of the query speech. In order to minimize the effect of these noise and so improve the system performance, we adopt a simple MA (Moving Average) filter which has relatively simple structure and low computational complexity, to alleviate the distortion in the emotional feature vector. Then a SFS (Sequential Forward Selection) feature optimization method is implemented to further improve and stabilize the system performance. Two pattern recognition method such as k-NN and SVM is compared for emotional state classification. The experimental results indicate that the proposed method provides very stable and successful emotional classification performance such as 86.5%. so that it will be very useful in application areas such as customer call-center.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.3
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• pp.275-280
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• 2003

In this paper, we propose a method for recognizing the human s emotion using output data of image and speech. The proposed method is based on the recognition rate of image and speech. In case that we use one data of image or speech, it is hard to produce the correct result by wrong recognition. To solve this problem, we propose the new method that can reduce the result of the wrong recognition by multiplying the emotion status with the higher recognition rate by the higher weight value. To experiment the proposed method, we suggest the simple recognizing method by using image and speech. Finally, we have shown the potentialities through the expriment.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.5
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• pp.477-482
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• 2009

The emotion recognition system in commercial environments such as call-center undergoes severe system performance degradation and instability due to the speech characteristic differences between the system training database and the input speech of unspecified customers. In order to alleviate these problems, this paper extends traditional method of emotion recognition of neutral/anger into two-step hierarchical structure by using emotional characteristic changes and differences of male and female. The experimental results indicate that the proposed method provides very stable and successful emotional classification performance about 25% over the traditional method of emotion recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.9-12
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• 2021

현대 사회에서 극심한 스트레스로 고통을 호소하는 사람들이 많아짐에 따라 효과적인 스트레스 측정 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 영상 속 인물의 표정과 음성 감성 분석을 통한 통합 스트레스 분석 시스템을 제안한다. 영상 속 인물의 표정과 음성 감성 분석 후 각 감성값에서 스트레스 지수를 도출하고 정량화한다. 표정과 음성 스트레스 지수로 도출된 통합 스트레스 지수가 높을수록 스트레스 강도가 높음을 증명하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.53-66
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• 1999

현 연구에서는 음성합성의 기초자료 수집을 위하여 대화체 감정표현의 음성적인 패러미터를 찾아내려고 시도하였다. 이를 이하여 일단 가장 자주 사용되는 대화체 감정표현자료가 수집되었고 이들 표현을 발화할 때 가장 주의를 기울이는 발성의 특징들이 탐색되었다. 구어체적 감정표현의 타당한 데이터베이스를 작성하기 위하여 20대와 30대로 연령층을 구분하여 자료를 수집, 분석하였다. 그 결과 다양한 감정표현의 발화특성들은 음의 강도, 강도변화, 그리고 음색이 중요한 기준으로 작용하는 것으로 나타났다. 다차원분석 결과 산출된 20대와 30대의 음성표현이 도면은 개별정서들이 음성의 잠재차원 상에서 상당한 일관된 특징을 지님을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.277-291
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• 1999

현 연구에서는 음성합성의 기초자료 수집을 위하여 대화체 감정표현의 음성적인 패러미터를 찾아내려고 시도하였다. 이를 위하여 일단 가장 자주 사용되는 대화체 감정 표현자료가 수집되었고 이들 표현을 발화할 때 가장 주의를 기울이는 발성의 특징들이 탐색되었다. 구어체적 감정표현의 타당한 데이타베이스를 작성하기 위하여 20대와 30로 연령층을 구분하여 자료를 수집, 분석하였다. 그 결과 다양한 감정표현의 발화특성들은 음의 강도, 강도변화, 그리고 음색이 중요한 기준으로 작용하는 것으로 나타났다. 다차원 분석 결과 산출된 20대와 30대의 음성표현의 도면은 개별정서들이 음성의 잠재차원 상에서 상당한 일관된 특징을 지님을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.95-98
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• 2007

본 논문은 한국생산기술연구원에서 개발된 안드로이드 로봇(EveR Series) 플랫폼에 적용된 감성 시스템에 관한 내용을 제시한다. EveR 플랫폼은 얼굴 표정, 제스처, 음성합성을 수행 할 수 있는 플랫폼으로써 감성 시스템을 적용하여 인간 친화적인 상호작용을 원활하게 한다. 감성 시스템은 로봇에 동기를 부여하는 동기 모듈(Motivation Module), 다양한 감정들을 가지고 있는 감정 모듈(Emotion Module), 감정들, 제스처, 음성에 영향을 미치는 성격 모듈(Personality Module), 입력 받은 자극들과 상황들에 가중치를 결정하는 기억 모듈(Memory Module)로 구성되어 있다. 감성 시스템은 입력으로 음성, 텍스트, 비전, 촉각 및 상황 정보가 들어오고 감정의 선택과 가중치, 행동, 제스처를 출력하여 인간과의 대화에 있어서 자연스러움을 유도한다.