Recognition of Emotions in German Speech Using Gaussian Mixture Models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985882%3A_____%2F09%3A00356050" target="_blank" >RIV/67985882:_____/09:00356050 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Recognition of Emotions in German Speech Using Gaussian Mixture Models

Popis výsledku v původním jazyce

The contribution describes experiments with recognition of emotions in German speech signal based oil the same principle as recognition of speakers. The most robust algorithm for speaker recognition is based On Gaussian Mixture Models (GMM). We examine three parameter Sets: the first contains suprasegmental features, in the second are segmental features and the last is a combination of the two previous parameter sets. Further we want to explore the dependency of the classification accuracy Oil the number of GMM model components. The aim of this contribution is a recommendation the number of GMM components and the optimal selection of speech parameters for emotion recognition in German speech.

Název v anglickém jazyce

Recognition of Emotions in German Speech Using Gaussian Mixture Models

Popis výsledku anglicky

The contribution describes experiments with recognition of emotions in German speech signal based oil the same principle as recognition of speakers. The most robust algorithm for speaker recognition is based On Gaussian Mixture Models (GMM). We examine three parameter Sets: the first contains suprasegmental features, in the second are segmental features and the last is a combination of the two previous parameter sets. Further we want to explore the dependency of the classification accuracy Oil the number of GMM model components. The aim of this contribution is a recommendation the number of GMM components and the optimal selection of speech parameters for emotion recognition in German speech.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/OC08010" target="_blank" >OC08010: Analýza, modelování a syntéza stylů a emočních stavů v řečovém projevu</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

MULTIMODAL SIGNAL: COGNITIVE AND ALGORITHMIC ISSUES

ISBN

978-3-642-00524-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

SPRINGER-VERLAG

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Vietri sul Mare

Datum konání akce

21. 4. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000265464200026