Kalbos emocijų požymių tyrimas

Abstract

Magistro baigiamajame darbe išnagrinėtas automatinio šnekos emocijų atpažinimo uždavinys. Nors pastaruoju metu šios srities populiarumas yra smarkiai išaugęs, tačiau vis dar trūksta literatūros aprašančios konkrečių požymių ar požymių rinkinių efektyvumą kalbos emocijoms atpažinti. Ši problema suformavo magistro baigiamojo darbo tikslą – ištirti akustinių požymių taikymą šnekos emocijoms atpažinti. Darbo metu buvo atlikta požymių sistemų analizė, sukurta emocijų požymių sistemų (rinkinių) testavimo sistema, kuria atliktas požymių rinkinių tyrimas. Tyrimo metu gauti rezultatai yra labai panašūs arba šiek tiek lenkia pastaruoju metu paskelbtus emocijų atpažinimo rezultatus naudojant Berlyno emocingos kalbos duomenų bazę. Remiantis gautais eksperimentų rezultatais, buvo sudarytos požymių rinkinių formavimo rekomendacijos. Magistro baigiamasis darbas informatikos inžinerijos laipsniui. Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2014.

This Master's thesis has examined the automatic speech emotion recognition task. Recently, the popularity of this area is greatly increased, but there is still a lack of literature describing specific acoustic features (or feature sets) performance in automatic emotion recognition task. This issue formed the purpose of this work - to explore suitable acoustic feature sets for emotion recognition task. This work includes analysis of emotion feature systems and development of speech emotion characteristics testing system. Using developed system, investigation experiments of speech emotion parameters were accomplished. The study results are very similar, or slightly ahead to recently published results of emotion recognition using the Berlin emotional speech database. According to the results of the experiments, recommendations for creating effective speech emotion feature sets were concluded. Master's degree thesis in informatics engineering. Vilnius Gediminas Technical University. Vilnius, 2014.