감정 적응을 이용한 감정 인식 학습 방법
A Training Method for Emotion Recognition using Emotional Adaptation
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초록
본 논문에서는 기존 감정 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 감정 적응을 사용한 감정 학습 방법이 제안되었다. 감정 적응을 위하여 적은 개수의 학습 감정 음성과 감정 적응 방식을 사용하여 감정이 없는 음성 모델로부터 감정 음성 모델이 생성되었다. 이러한 방법은 기존 방법보다 적은 개수의 감정 음성을 사용하여도 우수한 성능을 나타내었다. 학습을 위하여 충분한감정 음성을 얻는 것은 쉽지 않기 때문에 적은 개수의 감정 음성을 사용하는 것은 실제 상황에서 매우 실용적이다. 4가지 감정이 포함된 한국어 데이터베이스를 사용한 실험 결과에서 감정 적응을 이용한 제안된 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을나타내었다.
Abstract
In this paper, an emotion training method using emotional adaptation is proposed to improve the performance of theexisting emotion recognition system. For emotion adaptation, an emotion speech model was created from a speech modelwithout emotion using a small number of training emotion voices and emotion adaptation methods. This method showedsuperior performance even when using a smaller number of emotional voices than the existing method. Since it is noteasy to obtain enough emotional voices for training, it is very practical to use a small number of emotional voices in realsituations. In the experimental results using a Korean database containing four emotions, the proposed method usingemotional adaptation showed better performance than the existing method.
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