| | 講 題 | 應用語音辨識技術於跨語言及跨語料庫之語音情緒辨識 | | | 講 者 | 國立雲林科技大學資訊管理系 | | | 日 期 | 2019/09/25 | 長 度 | 00:10:35 | 人 氣 | 87 次 | | | 讓機器理解人類的情緒，有助於提升人類與機器的互動性。在語音情緒辨識技術當中一個重要研究方向為跨語料庫和跨語言之語音情緒辨識，大多數現有的語音情緒辨識研究都側重於使用同一個語料庫來進行語音情緒辨識的訓練和測試，然而在跨語料庫和跨語言的情境當中，此種系統效能明顯的下降。本研究將使用先前學者提出的串聯正規化來盡量消除資料間的差異性，並觀察使用極限學習機訓練分類器在台灣情緒語料庫中的單一、混合及跨語言情緒辨識是否能夠提升情緒辨識率。除台灣情緒語料庫外，亦加入柏林語音情緒語料庫(Emo-DB)進行跨語料庫的情緒辨實驗。 | | | 提 供 | TANET台灣網際網路研討會-TANET2019 | | |
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