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음성신호는 화자에 대한 고유한 정보와 주변의 음향환경에 대한 정보는 물론 감정과 피로도 등 다양한 정보가 포함되어 있다. 이에 음성신호를 이용한 연구분야에서 감정 상태를 파악하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 이에 본 논문에서는 화자의 감정을 인식하기 위해 ETSI의 3GPP2 표준코덱인 Selectable Mode Vocoder(SMV)를 분석한다. 이를 기반으로 감정 인식에 효과적인 특징들을 제안한다. 이후 선정된 특징 벡터를 이용하여 Gaussian Mixture Model(GMM) 기반의 감정 인식 알고리즘을 개발하고 Mixture component 개수를 변화시키면서 성능을 검증한다.
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1. [학술지(정기간행물)] - Q. Ji / 2006 / A Probablistic Framework for Modeling and Real-Time Monitoring Human Fatigue / IEEE Transaction on systems, man, and cybernetics Part A : Systems and humans 36 (5)
2. [학술지(정기간행물)] - S. Casale / 2007 / Multi-Style Classification of Speech Under Stress Using Feature Subset Selection Based on Genetic Algorithms / Speech Communication
3. [학술대회논문] - R. Faltlhauser / 2000 / On-line Speaking Rate Estimation Using Gaussian Mixture Models / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
4. [학술대회논문] - O. W. Kwon / 2003 / Emotion Recognition by Speech Signals / Proc. Eurospeech : 125 ~ 128
5. [학술지(정기간행물)] - S. Ramamohan / 2006 / Sinusoidal Model-Based Analysis and Classification of Stressed Speech / IEEE Transactions on audio, speech, and language processing 14 (3)
2. [학술지(정기간행물)] - S. Casale / 2007 / Multi-Style Classification of Speech Under Stress Using Feature Subset Selection Based on Genetic Algorithms / Speech Communication
3. [학술대회논문] - R. Faltlhauser / 2000 / On-line Speaking Rate Estimation Using Gaussian Mixture Models / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
4. [학술대회논문] - O. W. Kwon / 2003 / Emotion Recognition by Speech Signals / Proc. Eurospeech : 125 ~ 128
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