음성의 감정 인식을 위한 감정 분류기 앙상블 기법
Ensemble Method of Emotion Classifier for Speech Emotion Recognition
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초록
IT기술의 발달로 개인화 서비스 기술이 인기를 끌게 되면서, 인간의 감정 상태를 판단하기 위한 감정 인식 기술이 연구되고 있다. 감정 인식 기술의 한 분야인 음성 감정 인식은 사용자의 음성 데이터를 분석하여 감정을 판단하는 기술이다. 감정 인식 기술은 얼굴, 표정, 뇌파와 같은 다양한 데이터를 기반으로 연구되고 있는데, 그 중에서 음성을 이용한 감정 인식 기술은 사용a자와 직접 대면하지 않고 음성만으로 감정을 인지할 수 있어 적은 공간적, 시간적 비용으로 사용자의 감정 상태를 파악할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 음성을 이용한 감정 인식 기술의 성능을 높이기 위하여, 머신 러닝 알고리즘 중에서 분류에 높은 성능을 가진 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, xgboost 알고리즘으로 감정 모델을 학습하여 분류한 결과를 혼합하여 음성의 감정을 판단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한 가지 분류 모델을 사용하여 감정을 인식할 때 보다 최대 5.1% 높은 감정 인식률을 보였다.
Abstract
As the technology of personalized customer service becomes popular with the development of IT technology, emotion recognition technology is actively being studied. Speech Emotion Recognition is a field of emotion recognition technology to judge emotion state by analyzing user's voice signal. Emotion recognition using voice has the advantage that it can be perceived only by voice without face to face with the user, and the emotion state of the user can be grasped with low spatial and temporal cost. In this paper, we propose a method to classify emotions based on speech by analyzing the extracted features from speech using the combination method with support vector machine, random forest, and xgboost algorithm has high performance for classifying. The proposed method showed a maximum 5.1% higher recognition rate than using one classification model.
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