Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 830301

Metodologija estimacije emocionalnih stanja na temelju akustičkih značajki govora


Dropuljić, Branimir; Skansi, Sandro; Mršić, Leo
Metodologija estimacije emocionalnih stanja na temelju akustičkih značajki govora // International journal of digital technology & economy, 1 (2016), 1; 53-74 (podatak o recenziji nije dostupan, pregledni rad, znanstveni)


CROSBI ID: 830301 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Metodologija estimacije emocionalnih stanja na temelju akustičkih značajki govora
(Emotional state estimation methodology based on acoustic speech features)

Autori
Dropuljić, Branimir ; Skansi, Sandro ; Mršić, Leo

Izvornik
International journal of digital technology & economy (2459-5934) 1 (2016), 1; 53-74

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u časopisima, pregledni rad, znanstveni

Ključne riječi
estimacija emocionalnih stanja ; afektivno računarstvo ; govorni signal ; akustičke značajke ; baze emocionalnog govora
(emotional state estimation ; affective computing ; speech signal ; acoustic features ; emotional speech datasets)

Sažetak
U novije vrijeme se sve veća pažnja posvećuje problematici računalne estimacije emocionalnog stanja iz čovjekovog glasa, prvenstveno u kontekstu razvoja sustava za inteligentnu interakciju između čovjeka i računala. U radu je opisana metodologija estimacije po koracima: izvlačenje akustičkih značajki emocionalnog govora, redukcija prostora značajki te estimacija emocionalnih stanja na temelju neke od metoda strojnog učenja. Emocije se tipično reprezentiraju kao diskretna stanja, poput sreće, ljutnje, straha ili gađenja, ili kao dimenzije, najčešće kao razine ugode i pobuđenosti. Pritom se za raspoznavanje diskretnih emocija koriste klasifikacijske metode, a za estimaciju dimenzijskih veličina emocija regresijske. U radu je dan pregled state-of-the-art akustičkih značajki za prepoznavanje emocija te su prikazani rezultati relevantnih radova na ovom području.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo, Informacijske i komunikacijske znanosti



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Sveučilište u Zagrebu,
Visoko učilište Algebra, Zagreb

Profili:

Avatar Url Sandro Skansi (autor)

Avatar Url Leo Mršić (autor)

Avatar Url Branimir Dropuljić (autor)

Poveznice na cjeloviti tekst rada:

algebra.hr

Citiraj ovu publikaciju:

Dropuljić, Branimir; Skansi, Sandro; Mršić, Leo
Metodologija estimacije emocionalnih stanja na temelju akustičkih značajki govora // International journal of digital technology & economy, 1 (2016), 1; 53-74 (podatak o recenziji nije dostupan, pregledni rad, znanstveni)
Dropuljić, B., Skansi, S. & Mršić, L. (2016) Metodologija estimacije emocionalnih stanja na temelju akustičkih značajki govora. International journal of digital technology & economy, 1 (1), 53-74.
@article{article, author = {Dropulji\'{c}, Branimir and Skansi, Sandro and Mr\v{s}i\'{c}, Leo}, year = {2016}, pages = {53-74}, keywords = {estimacija emocionalnih stanja, afektivno ra\v{c}unarstvo, govorni signal, akusti\v{c}ke zna\v{c}ajke, baze emocionalnog govora}, journal = {International journal of digital technology and economy}, volume = {1}, number = {1}, issn = {2459-5934}, title = {Metodologija estimacije emocionalnih stanja na temelju akusti\v{c}kih zna\v{c}ajki govora}, keyword = {estimacija emocionalnih stanja, afektivno ra\v{c}unarstvo, govorni signal, akusti\v{c}ke zna\v{c}ajke, baze emocionalnog govora} }
@article{article, author = {Dropulji\'{c}, Branimir and Skansi, Sandro and Mr\v{s}i\'{c}, Leo}, year = {2016}, pages = {53-74}, keywords = {emotional state estimation, affective computing, speech signal, acoustic features, emotional speech datasets}, journal = {International journal of digital technology and economy}, volume = {1}, number = {1}, issn = {2459-5934}, title = {Emotional state estimation methodology based on acoustic speech features}, keyword = {emotional state estimation, affective computing, speech signal, acoustic features, emotional speech datasets} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font