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SVM을 이용한 음성신호 감정분류에 관한 연구A Study on the Emotion Classification of the Speech Signal Using Support Vector Machine
- Other Titles
- A Study on the Emotion Classification of the Speech Signal Using Support Vector Machine
- Issue Date
- Oct-2021
- Publisher
- 한국통신학회
- Keywords
- 감정분류; Autocorrelation Function (ACF); Support Vector Machine (SVM); Linear Predictive Coding (LPC); Split-LPC; Emotion classification; Autocorrelation Function (ACF); Support Vector Machine (SVM); Linear Predictive Coding (LPC); Split-LPC
- Citation
- 한국통신학회논문지, v.46, no.10, pp.1741 - 1749
- Journal Title
- 한국통신학회논문지
- Volume
- 46
- Number
- 10
- Start Page
- 1741
- End Page
- 1749
- ISSN
- 1226-4717
- Abstract
- 본 논문은 제약된 환경에서 음성신호의 감정을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 SVM을 분류기로 이용하고 Autocorrelation Function (ACF)는 피치 주기를 구하는데 사용하였으며 Linear Predictive Coding (LPC)와 Split-LPC으로는 포먼트 주파수를 측정하였고, Zero Crossing Rate (ZCR)와 Short Time Energy (STE) 는 유성음과 무성음을 판별하는 알고리즘의 개발에 활용되었다. 남성 3명, 여성 2명의 음성 데이터로 실험을 진행하였다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 감정을 분류하기 전 성별 분류의 과정을 추가하는 방식을 제안하여 정확도를 향상시켰다. 성별 및 감정분류는 피치 주기와 다수의 포먼트 주파수 사이의 관계를 그래프로 나타내어 확인하였다. 제안한 알고리즘은 제약된 환경에서도 향상된 정확도로 감정분류를 하였고 이에 화자의 판별된 감정에 대응하는 반응을 제공할 수 있는 가능성을 보였다.
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- You, Kwang Bock
- College of Information Technology (Department of IT Convergence)