Pattern Recognition Methods and Features Selection for Speech Emotion Recognition System
المؤلفون المشاركون
Voznak, Miroslav
Partila, Pavol
Tovarek, Jaromir
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-08-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The impact of the classification method and features selection for the speech emotion recognition accuracy is discussed in this paper.
Selecting the correct parameters in combination with the classifier is an important part of reducing the complexity of system computing.
This step is necessary especially for systems that will be deployed in real-time applications.
The reason for the development and improvement of speech emotion recognition systems is wide usability in nowadays automatic voice controlled systems.
Berlin database of emotional recordings was used in this experiment.
Classification accuracy of artificial neural networks, k-nearest neighbours, and Gaussian mixture model is measured considering the selection of prosodic, spectral, and voice quality features.
The purpose was to find an optimal combination of methods and group of features for stress detection in human speech.
The research contribution lies in the design of the speech emotion recognition system due to its accuracy and efficiency.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Partila, Pavol& Voznak, Miroslav& Tovarek, Jaromir. 2015. Pattern Recognition Methods and Features Selection for Speech Emotion Recognition System. The Scientific World Journal،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078896
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Partila, Pavol…[et al.]. Pattern Recognition Methods and Features Selection for Speech Emotion Recognition System. The Scientific World Journal No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078896
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Partila, Pavol& Voznak, Miroslav& Tovarek, Jaromir. Pattern Recognition Methods and Features Selection for Speech Emotion Recognition System. The Scientific World Journal. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078896
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1078896
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