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자료유형
학술저널
저자정보
Kwon Oh-Wook (Chungbuk National University) Chan Kwokleung (University of California) Lee Te-Won (University of California)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제24권 제4호
발행연도
2005.1
수록면
144 - 151 (8page)

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We evaluate the performance of emotion recognition via speech signals when a plain speaker talks to an entertainment robot. For each frame of a speech utterance, we extract the frame-based features: pitch, energy, formant, band energies, mel frequency cepstral coefficients (MFCCs), and velocity/acceleration of pitch and MFCCs. For discriminative classifiers, a fixed-length utterance-based feature vector is computed from the statistics of the frame-based features. Using a speaker-independent database, we evaluate the performance of two promising classifiers: support vector machine (SVM) and hidden Markov model (HMM). For angry/bored/happy/neutral/sad emotion classification, the SVM and HMM classifiers yield $42.3\%\;and\;40.8\%$ accuracy, respectively. We show that the accuracy is significant compared to the performance by foreign human listeners.
#Emotion Recognition #Support Vector Machines #Hidden Markov Models

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