کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6960665 | 1452001 | 2018 | 38 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hierarchical sparse coding framework for speech emotion recognition
ترجمه فارسی عنوان
چارچوب برنامه نویسی سلسله مراتبی کمی برای شناخت احساسات گفتاری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
محاسبات عاطفی، شناخت احساسات گفتاری، برنامه نویسی انعطاف پذیر، رگرسیون بردار پشتیبانی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Finding an appropriate feature representation for audio data is central to speech emotion recognition. Most existing audio features rely on hand-crafted feature encoding techniques, such as the AVEC challenge feature set. An alternative approach is to use features that are learned automatically. This has the advantage of generalizing well to new data, particularly if the features are learned in an unsupervised manner with less restrictions on the data itself. In this work, we adopt the sparse coding framework as a means to automatically represent features from audio and propose a hierarchical sparse coding (HSC) scheme. Experimental results indicate that the obtained features, in an unsupervised fashion, are able to capture useful properties of the speech that distinguish between emotions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Speech Communication - Volume 99, May 2018, Pages 80-89
Journal: Speech Communication - Volume 99, May 2018, Pages 80-89
نویسندگان
Diana Torres-Boza, Meshia Cédric Oveneke, Fengna Wang, Dongmei Jiang, Werner Verhelst, Hichem Sahli,