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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표논문집 제16권 제2호
발행연도
2006.11
수록면
179 - 182 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

자기 조직화 신경망을 이용한 음성 신호의 감정 특징 패턴 분류 알고리즘
주종태 ,  박창현 ,  심귀보 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.11 학술대회자료
신경망을 이용한 DNA칩 영상 패턴 분류 알고리즘
주종태 ,  김대욱 ,  심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2006.10 학술저널

초록· 키워드

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현재 감정을 인식할 수 있는 방법으로는 음성, 뇌파, 심박, 표정 등 많은 방법들이 존재한다. 본 논문은 이러한 방법 중 음성 신호를 이용한 방법으로써 특징들은 크게 피치, 에너지, 포만트 3가지 특징 점을 고려하였으며 이렇게 다양한 특징들을 사용하는 이유는 아직 획기적인 특징점이 정립되지 않았기 때문이며 이러한 선택의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 특징 선택 방법 중 Multi Feature Selection(MFS) 방법을 사용하였으며 학습 알고리즘은 Self Organizing Map 알고리즘을 이용하여 음성 신호의 감정 특징 패턴을 분류하는 방법을 제안한다.
#감정 인식 #Multi Feature Selection #SOM Algorithm #Pattern Classification

목차

요약
1. 서론
2. 음성 특징 벡터 추출
3. MFS 특징 선택
4. SOM 학습 알고리즘
5. Emotion Speech Database 구축
6. 시뮬레이션 및 결과
7. 결론
감사의 글
참고문헌

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