Optimization techniques for speech emotion recognition

Welcome to the UPF Digital Repository

Sidorova, Julia. Optimization techniques for speech emotion recognition. 2009
http://hdl.handle.net/10230/12035
dc.contributor.author Sidorova, Julia
dc.contributor.other Badia i Cardús, Antoni
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Traducció i Ciències del llenguatge
dc.date.accessioned 2013-07-12T01:50:33Z
dc.date.available 2013-07-12T01:50:33Z
dc.date.issued 2009-12-15
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/12035
dc.description.abstract Hay tres aspectos innovadores. Primero, un algoritmo novedoso para calcular el contenido emocional de un enunciado, con un diseño mixto que emplea aprendizaje estadístico e información sintáctica. Segundo, una extensión para selección de rasgos que permite adaptar los pesos y así aumentar la flexibilidad del sistema. Tercero, una propuesta para incorporar rasgos de alto nivel al sistema. Dichos rasgos, combinados con los rasgos de bajo nivel, permiten mejorar el rendimiento del sistema.
dc.description.abstract The first contribution of this thesis is a speech emotion recognition system called the ESEDA capable of recognizing emotions in di®erent languages. The second contribution is the classifier TGI+. First objects are modeled by means of a syntactic method and then, with a statistical method the mappings of samples are classified, not their feature vectors. The TGI+ outperforms the state of the art top performer on a benchmark data set of acted emotions. The third contribution is high-level features, which are distances from a feature vector to the tree automata accepting class i, for all i in the set of class labels. The set of low-level features and the set of high-level features are concatenated and the resulting set is submitted to the feature selection procedure. Then the classification step is done in the usual way. Testing on a benchmark dataset of authentic emotions showed that this classification strategy outperforms the state of the art top performer.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.title Optimization techniques for speech emotion recognition
dc.date.modified 2013-07-10T11:42:22Z
dc.subject.keyword autómata de arboles
dc.subject.keyword calificadores
dc.subject.keyword reconocimiento de emociones vía voz
dc.subject.keyword emoción
dc.subject.keyword tree automata
dc.subject.keyword classification
dc.subject.keyword pattern recognition
dc.subject.keyword constructed features
dc.subject.keyword speech emotion recognition
dc.subject.keyword emotion
dc.subject.keyword 81

See full text
http://hdl.handle.net/10803/7575

Search


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics