کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6853458 | 1437185 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Emotion recognition from Marathi speech database using adaptive artificial neural network
ترجمه فارسی عنوان
شناخت احساسی از پایگاه داده های گفتاری ماراتیکی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
DSLNPVFDAFNRMFCCHCIMLCHMMFPRSTFTFSSMCCKNNNMFANNLSRFDRBESk-Nearest Neighbors - K نزدیک ترین همسایگانPCA - PCAnegative predictive value - ارزش پیش بینی منفیfeature subset selection - انتخاب زیر مجموعه ویژگیSER - برای بودنRecognition - به رسمیت شناختنParticle swarm optimization - بهینه سازی ازدحام ذراتPSO - بهینه سازی ازدحام ذراتShort-time Fourier transform - تبدیل کوتاه مدت فوریهFunctional data analysis - تجزیه و تحلیل داده های عملکردیPrincipal component analysis - تحلیل مولفههای اصلی یا PCANon-negative matrix factorization - تقسیم ماتریس غیر منفیMultimodal fusion - تلفیق چندجملهایMaximum likelihood linear regression - حداکثر رگرسیون خطی احتمالHuman-computer interface - رابط انسان و کامپیوترLeast-squares regression - رگرسیون حداقل مربعاتNeural network - شبکه عصبیArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیClassifier - طبقه بندیSVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machines - ماشین بردار پشتیبانیHidden Markov model - مدل پنهان مارکوف false discovery rate - میزان کشف کاذبFalse positive rate - نرخ مثبت کاذبFalse negative rate - نرخ منفی کاذبEmotions - هیجاناتFirefly - کرم شب تاب
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Nowadays, recognition of emotion from the speech signal is the wide spreading research topic since the speech signal is the quickest and natural approach to communicate with humans. A number of investigations has been progressed related to this topic. With the knowledge of many investigated model, this paper intends to recognize the emotions from the speech signal in a precise manner. To accomplish this, we intend to propose an adaptive learning architecture for the artificial neural network to learn the multimodal fusion of speech features. It results in a hybrid PSO-FF algorithm, which combines the features of both the PSO and FF towards training the network. The performance of the proposed recognition model is analyzed by comparing it with the conventional methods in correspondence with varied performance measures like Accuracy, Sensitivity, Specificity, Precision, FPR, FNR, NPV, FDR, F1Score and MCC. Finally, the experimental analysis revealed that the proposed modal is 10.85% better than the conventional modals with respect to the accuracy for both the Marathi database and Benchmark database.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Biologically Inspired Cognitive Architectures - Volume 23, January 2018, Pages 35-42
Journal: Biologically Inspired Cognitive Architectures - Volume 23, January 2018, Pages 35-42
نویسندگان
Raviraj Vishwambhar Darekar, Ashwinikumar Panjabrao Dhande,