Improved Emotion Recognition Using Gaussian Mixture Model and Extreme Learning Machine in Speech and Glottal Signals
المؤلفون المشاركون
Polat, Kemal
Muthusamy, Hariharan
Yaacob, Sazali
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, researchers have paid escalating attention to studying the emotional state of an individual from his/her speech signals as the speech signal is the fastest and the most natural method of communication between individuals.
In this work, new feature enhancement using Gaussian mixture model (GMM) was proposed to enhance the discriminatory power of the features extracted from speech and glottal signals.
Three different emotional speech databases were utilized to gauge the proposed methods.
Extreme learning machine (ELM) and k-nearest neighbor (kNN) classifier were employed to classify the different types of emotions.
Several experiments were conducted and results show that the proposed methods significantly improved the speech emotion recognition performance compared to research works published in the literature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muthusamy, Hariharan& Polat, Kemal& Yaacob, Sazali. 2015. Improved Emotion Recognition Using Gaussian Mixture Model and Extreme Learning Machine in Speech and Glottal Signals. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073727
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muthusamy, Hariharan…[et al.]. Improved Emotion Recognition Using Gaussian Mixture Model and Extreme Learning Machine in Speech and Glottal Signals. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073727
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muthusamy, Hariharan& Polat, Kemal& Yaacob, Sazali. Improved Emotion Recognition Using Gaussian Mixture Model and Extreme Learning Machine in Speech and Glottal Signals. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073727
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073727
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر