• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.269-276
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• 2006

본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.1076-1094
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• 2022

Technology for emotion recognition is an essential part of human personality analysis. To define human personality characteristics, the existing method used the survey method. However, there are many cases where communication cannot make without considering emotions. Hence, emotional recognition technology is an essential element for communication but has also been adopted in many other fields. A person's emotions are revealed in various ways, typically including facial, speech, and biometric responses. Therefore, various methods can recognize emotions, e.g., images, voice signals, and physiological signals. Physiological signals are measured with biological sensors and analyzed to identify emotions. This study employed two sensor types. First, the existing method, the binary arousal-valence method, was subdivided into four levels to classify emotions in more detail. Then, based on the current techniques classified as High/Low, the model was further subdivided into multi-levels. Finally, signal characteristics were extracted using a 1-D Convolution Neural Network (CNN) and classified sixteen feelings. Although CNN was used to learn images in 2D, sensor data in 1D was used as the input in this paper. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated by measuring actual sensors.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.59-64
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• 2019

In recent years, emotion recognition has been an interesting and challenging topic. Compared to facial expressions and speech modality, gesture-based emotion recognition has not received much attention with only a few efforts using traditional hand-crafted methods. These approaches require major computational costs and do not offer many opportunities for improvement as most of the science community is conducting their research based on the deep learning technique. In this paper, we propose an end-to-end deep learning approach for classifying emotions based on bodily gestures. In particular, the informative keyframes are first extracted from raw videos as input for the 3D-CNN deep network. The 3D-CNN exploits the short-term spatiotemporal information of gesture features from selected keyframes, and the convolutional LSTM networks learn the long-term feature from the features results of 3D-CNN. The experimental results on the FABO dataset exceed most of the traditional methods results and achieve state-of-the-art results for the deep learning-based technique for gesture-based emotion recognition.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제24권2호
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• pp.83-89
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• 2013

Objectives : It is known that children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) experience significant difficulty in recognizing facial emotion, which involves processing of emotional facial expressions rather than speech, compared to children without ADHD. This objective of this study is to investigate the differences in facial emotion recognition between children with ADHD and normal children used as control. Methods : The children for our study were recruited from the Suwon Project, a cohort comprising a non-random convenience sample of 117 nine-year-old ethnic Koreans. The parents of the study participants completed study questionnaires such as the Korean version of Child Behavior Checklist, ADHD Rating Scale, Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Version. Facial Expression Recognition Test of the Emotion Recognition Test was used for the evaluation of facial emotion recognition and ADHD Rating Scale was used for the assessment of ADHD. Results : ADHD children (N=10) were found to have impaired recognition when it comes to Emotional Differentiation and Contextual Understanding compared with normal controls (N=24). We found no statistically significant difference in the recognition of positive facial emotions (happy and surprise) and negative facial emotions (anger, sadness, disgust and fear) between the children with ADHD and normal children. Conclusion : The results of our study suggested that facial emotion recognition may be closely associated with ADHD, after controlling for covariates, although more research is needed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.773-778
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• 2009

본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 감정 변화의 영향을 최소화 하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화에 따른 음성 신호의 변화를 관찰하였다. 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 감소시키는 방법으로 성도 길이 정규화 방법을 사용한 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존방법보다 41.9% 감소되었다.

• Journal of Audiology & Otology
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• 제23권1호
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• pp.1-7
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• 2019

Self-reported difficulties in speech-in-noise (SiN) recognition are common among tinnitus patients. Whereas hearing impairment that usually co-occurs with tinnitus can explain such difficulties, recent studies suggest that tinnitus patients with normal hearing sensitivity still show decreased SiN understanding, indicating that SiN difficulties cannot be solely attributed to changes in hearing sensitivity. In fact, cognitive control, which refers to a variety of top-down processes that human beings use to complete their daily tasks, has been shown to be critical for SiN recognition, as well as the key to understand cognitive inefficiencies caused by tinnitus. In this article, we review studies investigating the association between tinnitus and cognitive control using behavioral and brain imaging assessments, as well as those examining the effect of tinnitus on SiN recognition. In addition, three factors that can affect cognitive control in tinnitus patients, including hearing sensitivity, age, and severity of tinnitus, are discussed to elucidate the association among tinnitus, cognitive control, and SiN recognition. Although a possible central or cognitive involvement has always been postulated in the observed SiN impairments in tinnitus patients, there is as yet no direct evidence to underpin this assumption, as few studies have addressed both SiN performance and cognitive control in one tinnitus cohort. Future studies should aim at incorporating SiN tests with various subjective and objective methods that evaluate cognitive performance to better understand the relationship between SiN difficulties and cognitive control in tinnitus patients.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.46-50
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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.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.174-180
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• 2024

본 논문에서는 wav2vec 2.0과 KcELECTRA 모델을 활용하여 멀티모달 학습을 통한 감정 분류 방법을 탐색한다. 음성 데이터와 텍스트 데이터를 함께 활용하는 멀티모달 학습이 음성만을 활용하는 방법에 비해 감정 분류 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음이 알려져 있다. 본 연구는 자연어 처리 분야에서 우수한 성능을 보인 BERT 및 BERT 파생 모델들을 비교 분석하여 텍스트 데이터의 효과적인 특징 추출을 위한 최적의 모델을 선정하여 텍스트 처리 모델로 활용한다. 그 결과 KcELECTRA 모델이 감정 분류 작업에서 뛰어난 성능이 보임을 확인하였다. 또한, AI-Hub에 공개되어 있는 데이터 세트를 활용한 실험을 통해 텍스트 데이터를 함께 활용하면 음성 데이터만 사용할 때보다 더 적은 양의 데이터로도 더 우수한 성능을 달성할 수 있음을 발견하였다. 실험을 통해 KcELECTRA 모델을 활용한 경우가 정확도 96.57%로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 멀티모달 학습이 감정 분류와 같은 복잡한 자연어 처리 작업에서 의미 있는 성능 개선을 제공할 수 있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.11-14
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 상호교류 하는데 있어서 감정 인식은 필수라 하겠다. 그래서 본 논문에서는 음성 신호 및 얼굴 영상을 BL(Bayesian Learning)과 PCA(Principal Component Analysis)에 적용하여 5가지 감정 (Normal, Happy, Sad, Anger, Surprise) 으로 패턴 분류하였다. 그리고 각각 신호의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 이용하여 감정융합을 실행하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 융합하였으며, 특정 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection)특정 선택 방법을 통해 우수한 특정들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 융합을 실행하였다.