• 전기학회논문지
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• 제67권10호
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• pp.1364-1369
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• 2018

Speech emotion recognition, which aims to classify speaker's emotional states through speech signals, is one of the essential tasks for making Human-machine interaction (HMI) more natural and realistic. Voice expressions are one of the main information channels in interpersonal communication. However, existing speech emotion recognition technology has not achieved satisfactory performances, probably because of the lack of effective emotion-related features. This paper provides a survey on various features used for speech emotional recognition and discusses which features or which combinations of the features are valuable and meaningful for the emotional recognition classification. The main aim of this paper is to discuss and compare various approaches used for feature extraction and to propose a basis for extracting useful features in order to improve SER performance.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.998-1003
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• 2020

본 논문에서는 기존 감정 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 감정 적응을 사용한 감정 학습 방법이 제안되었다. 감정 적응을 위하여 적은 개수의 학습 감정 음성과 감정 적응 방식을 사용하여 감정이 없는 음성 모델로부터 감정 음성 모델이 생성되었다. 이러한 방법은 기존 방법보다 적은 개수의 감정 음성을 사용하여도 우수한 성능을 나타내었다. 학습을 위하여 충분한 감정 음성을 얻는 것은 쉽지 않기 때문에 적은 개수의 감정 음성을 사용하는 것은 실제 상황에서 매우 실용적이다. 4가지 감정이 포함된 한국어 데이터베이스를 사용한 실험 결과에서 감정 적응을 이용한 제안된 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.528-533
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• 2010

본 논문에서는 인간의 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 학습 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 신호와 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 포함하는 학습 방법을 제안하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존 방법보다 28.4% 감소되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.150-155
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• 2004

본 논문에서는 사람의 음성속에 내포된 6가지 기본 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)의 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 제안한 감정인식 알고리즘은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 각각의 감정별 코드북을 만들고, 인식단계에서 필터뱅크별 감정을 확인한 후 최종적으로 다중의사결정기법에 의해 감정을 인식하는 구조로 이루어져 있다. 이와 같은 웨이블렛 필터뱅크와 다중의사 결정기법에 기반을 둔 알고리즘의 유용성을 보이기 위해 실험에 사용된 음성은 20명의 화자로부터 6가지의 감정을 대상으로 각각 3번씩 발음한 감정음성을 녹음하여 총 360개의 데이터베이스로 구성하고 실험하였다. 이와 같이 제안한 알고리즘은 기존의 연구에 비해 5% 이상 향상된 인식률을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.385-392
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• 2021

본 연구의 목적은 아동기 외상, 거부민감성, 정서인식명확성이 전위공격성에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 이를 위해 H 사이버대학교 성인 208명을 대상으로 온라인 설문조사를 하였다. 분석은 SPSS Win 25와 SPSS Process Macro를 통해 상관관계분석과 이중매개효과분석이 실시되었으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 아동기 외상, 거부민감성은 전위공격성에 정적 상관을 보였으며, 정서인식명확성은 부적 상관을 나타냈다. 둘째, 아동기 외상과 전위공격성과의 관계에서 거부민감성은 간접매개하는 것으로 나타났으나 정서인식명확성은 매개하지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 아동기 외상과 전위공격성과의 관계에서 거부민감성과 정서인식명확성은 이중매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 아동기 외상을 경험한 사람들의 전위공격성을 감소시키기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.22-30
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• 2019

본 연구는 기혼자를 대상으로 부부간 의사소통에 정서인식 명확성과 조망수용이 미치는 영향을 살펴보았다. 광주와 전남북지역의 기혼자 206명을 대상으로 의사소통, 정서인식 명확성, 조망수용 관련 설문을 실시하였다. 그 결과, 각 변인들은 상호 밀접한 상관을 보이고 있었으며, 기혼자의 의사소통에는 정서인식 명확성과 조망수용이 유의미한 정적 영향을 미치고 있음이 나타났다. 하지만 정서인식 명확성과 조망수용의 상호작용 효과는 없는 것으로 나타났다. 부부간 의사소통에서 자신의 정서를 명확하게 이해하고 상대의 입장에 서서 타인을 이해하는 능력인 조망수용이 이루어질 때 보다 더 긍정적이고 합리적인 의사소통이 가능하다는 것을 확인 하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권6호
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• pp.705-713
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• 2011

Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.78-91
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• 2022

어린이 증강현실 교육 콘텐츠 개발에서 감성지능교육의 중요성은 간과되고 있다. 따라서 어린이 감성지능의 발달을 위해서는 심층적인 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 이론적 고찰과 사례 분석을 통해 진행되었다. 본 논문의 제안은 2~7세 어린이용 증강현실 유형은 마킹 인식 기술을 갖춘 실내 활동에 적합하다. 정서에 대한 이해를 촉진하기 위해 대형 스크린을 선택하고, 학습내용은 이모티콘 인형 또는 이모티콘 도서를 권장한다. 7~11세 어린이는 비 마커 인식 기술 실내 활동에 적합하며 적극적인 조작으로 정서조절과 정서 인식을 유도할 수 있다. 학습 내용은 '입체미술 교수 콘텐츠' '온라인 클래식 뮤지컬'을 권장한다. 11세 이후 아동은 비마커 인식 기술 야외 활동에 적합하고 자연과 사회에 대한 상호작용을 통해 감성지능의 각 요소를 향상시킨다. 학습 내용은 '미술을 통한 숲 놀이 활동' 'EQ 연극놀이'를 권장한다. 본 논문을 통해 어린이 증강현실 감성지능 교육의 발전을 도모하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.94-98
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• 2009

In this paper, we deal with a face recognition method for the emotional face images. Since the face recognition is one of the most natural and straightforward biometric methods, there have been various research works. However, most of them are focused on the expressionless face images and have had a very difficult problem if we consider the facial expression. In real situations, however, it is required to consider the emotional face images. Here, three basic human emotions such as happiness, sadness, and anger are investigated for the face recognition. And, this situation requires a robust face recognition algorithm then we use a fuzzy Fisher's Linear Discriminant (FLD) algorithm with the wavelet transform. The fuzzy Fisherface is a statistical method that maximizes the ratio of between-scatter matrix and within-scatter matrix and also handles the fuzzy class information. The experimental results obtained for the CBNU face databases reveal that the approach presented in this paper yields better recognition performance in comparison with the results obtained by other recognition methods.

• 대한통합의학회지
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• 제3권1호
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• pp.63-69
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to investigate the differences in emotion recognition according to general characteristics of stroke patients. Method: The subjects consisted of 38 stroke patients receiving rehabilitation at S Hospital in Busan. Used the eMETT program to assess emotional cognition. Result: The age and duration of disease showed statistically significant differences in emotion recognition ability score, the gender and lesion showed a statistically significant difference in some emotion(p<.05). Conclusion: The results of this study it can be seen that the difference in emotion recognition ability in accordance with the general characteristics of the stroke. There will be a variety of future research related to standardized research or interventions targeted at stroke patients and normal controls to be carried out.