• 통합자연과학논문집
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• 제11권3호
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• pp.131-138
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• 2018

In this paper, we have implemented speeches that utilized the emotion information of the user's speech and image matching and recommendation system. To classify the user's emotional information of speech, the emotional information of speech about the user's speech is extracted and classified using the PLP algorithm. After classification, an emotional DB of speech is constructed. Moreover, emotional color and emotional vocabulary through factor analysis are matched to one space in order to classify emotional information of image. And a standardized image recommendation system based on the matching of each keyword with the BM-GA algorithm for the data of the emotional information of speech and emotional information of image according to the more appropriate emotional information of speech of the user. As a result of the performance evaluation, recognition rate of standardized vocabulary in four stages according to speech was 80.48% on average and system user satisfaction was 82.4%. Therefore, it is expected that the classification of images according to the user's speech information will be helpful for the study of emotional exchange between the user and the computer.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.28-35
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• 2023

본 연구에서는 음성감정인식의 적용 가능성과 실용성 향상을 위해 적은 수의 파라미터를 가지는 새로운 경량화 모델 RoutingConvNet(Routing Convolutional Neural Network)을 제안한다. 제안모델은 학습 가능한 매개변수를 줄이기 위해 양방향 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 채널 단위로 연결해 장기간의 감정 의존성을 학습하고 상황 특징을 추출한다. 저수준 특징 추출을 위해 경량심층 CNN을 구성하고, 음성신호에서의 채널 및 공간 신호에 대한 정보 확보를 위해 셀프어텐션(Self-attention)을 사용한다. 또한, 정확도 향상을 위해 동적 라우팅을 적용해 특징의 변형에 강인한 모델을 구성하였다. 제안모델은 음성감정 데이터셋(EMO-DB, RAVDESS, IEMOCAP)의 전반적인 실험에서 매개변수 감소와 정확도 향상을 보여주며 약 156,000개의 매개변수로 각각 87.86%, 83.44%, 66.06%의 정확도를 달성하였다. 본 연구에서는 경량화 대비 성능 평가를 위한 매개변수의 수, 정확도간 trade-off를 계산하는 지표를 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.411-412
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• 2023

Speech emotion recognition(SER) is one of the interesting topics in the machine learning field. By developing SER, we can get numerous benefits. By using a convolutional neural network and Long Short Term Memory (LSTM ) method as a part of Artificial intelligence, the SER system can be built.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.92-96
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• 2004

The researches of the emotions are currently great interest in speech processing as well as in human-machine interaction domain. In the recent years, more and more of researches relating to emotion synthesis or emotion recognition are developed for the different purposes. Each approach uses its methods and its various parameters measured on the speech signal. In this paper, we proposed using a short-time parameter: MFCC coefficients (Mel­Frequency Cepstrum Coefficients) and a simple but efficient classifying method: Vector Quantification (VQ) for speaker-dependent emotion recognition. Many other features: energy, pitch, zero crossing, phonetic rate, LPC... and their derivatives are also tested and combined with MFCC coefficients in order to find the best combination. The other models: GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model) are studied as well in the hope that the usage of continuous distribution and the temporal behaviour of this set of features will improve the quality of emotion recognition. The maximum accuracy recognizing five different emotions exceeds $88\%$ by using only MFCC coefficients with VQ model. This is a simple but efficient approach, the result is even much better than those obtained with the same database in human evaluation by listening and judging without returning permission nor comparison between sentences [8]; And this result is positively comparable with the other approaches.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.268-282
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• 2000

Speech is one of the most efficient communication media and it includes several kinds of factors about speaker, context emotion and so on. Human emotion is expressed in the speech, the gesture, the physiological phenomena(the breath, the beating of the pulse, etc). In this paper, the method to have cognizance of emotion from anyone's voice signals is presented and simulated by using neuro-fuzzy model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.265-270
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• 2001

Voice is one of the most efficient communication media and it includes several kinds of factors about speaker, context emotion and so on. Human emotion is expressed in the speech, the gesture, the physiological phenomena(the breath, the beating of the pulse, etc). In this paper, the method to have cognizance of emotion from anyone's voice signals is presented and simulated by using neuro-fuzzy model.

• 전기학회논문지
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• 제65권1호
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• pp.116-121
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• 2016

In Internet of things (IoT) area, researches on recognizing human emotion are increasing recently. Generally, multi-modal features like facial images, bio-signals and voice signals are used for the emotion recognition. Among the multi-modal features, voice signals are the most convenient for acquisition. This paper proposes an emotion recognition method using tone and tempo based on voice. For this, we make voice databases from broadcasting media contents. Emotion recognition tests are carried out by extracted tone and tempo features from the voice databases. The result shows noticeable improvement of accuracy in comparison to conventional methods using only pitch.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1530-1537
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• 2007

본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.681-686
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• 2012

본 논문에서는 강인한 감정 음성 인식 시스템을 개발하기 위하여 감정의 영향을 적게 받는 음성 파라메터에 대한 연구를 수행하였다. 이러한 목적을 위하여 다양한 감정이 포함된 데이터를 사용하여 감정이 음성 인식 시스템과 음성 파라메터에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼, RASTA 멜 켑스트럼, 루트 켑스트럼, PLP 계수와 성도 길이 정규화 방법에서 주파수 와핑된 멜 켑스트럼 계수를 사용하였다. 또한 신호 편의 제거 방법으로 CMS 방법과 SBR 방법이 사용되었다. 실험결과에서 성도정규화 방법을 사용한 RASTA 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼 및 CMS 방법을 사용한 경우가 HMM 기반의 화자독립 단독음 인식 실험 결과에서 가장 우수한 결과를 나타내었다.