Optimization techniques for speech emotion recognition
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 flexibi...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | España |
| Institución: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/7575 |
| Acceso en línea: | http://www.tdx.cat/TDX-0113110-133822 http://hdl.handle.net/10803/7575 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | autómata de arboles calificadores reconocimiento de emociones vía voz emoción tree automata classification pattern recognition constructed features speech emotion recognition emotion 81 |
| Sumario: | 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. |
|---|