A Study of Cross-Linguistic Speech Emotion Recognition Based on 2D Feature Spaces - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

A Study of Cross-Linguistic Speech Emotion Recognition Based on 2D Feature Spaces

Abstrakt

In this research, a study of cross-linguistic speech emotion recognition is performed. For this purpose, emotional data of different languages (English, Lithuanian, German, Spanish, Serbian, and Polish) are collected, resulting in a cross-linguistic speech emotion dataset with the size of more than 10.000 emotional utterances. Despite the bi-modal character of the databases gathered, our focus is on the acoustic representation only. The assumption is that the speech audio signal carries sufficient emotional information to detect and retrieve it. Several two-dimensional acoustic feature spaces, such as cochleagrams, spectrograms, mel-cepstrograms, and fractal dimension-based space, are employed as the representations of speech emotional features. A convolutional neural network (CNN) is used as a classifier. The results show the superiority of cochleagrams over other feature spaces utilized. In the CNN-based speaker-independent cross-linguistic speech emotion recognition (SER) experiment, the accuracy of over 90% is achieved, which is close to the monolingual case of SER.

Cytowania

  • 4

    CrossRef

  • 4

    Web of Science

  • 4

    Scopus

Autorzy (6)

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 10 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Creative Commons: CC-BY otwiera się w nowej karcie

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach
Opublikowano w:
Electronics nr 9,
ISSN: 2079-9292
Język:
angielski
Rok wydania:
2020
Opis bibliograficzny:
Tamulevicius G., Korvel G., Yayak A., Treigys P., Bernataviciene J., Kostek B.: A Study of Cross-Linguistic Speech Emotion Recognition Based on 2D Feature Spaces// Electronics -Vol. 9,iss. 10 (2020), s.1725-
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.3390/electronics9101725
Źródła finansowania:
  • Działalność statusowa
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 54 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Introduction to the special issue on machine learning in acoustics

  • Z. Michalopoulou,
  • P. Gerstoft,
  • B. Kostek
  • + 1 autorów
2021

Investigating Feature Spaces for Isolated Word Recognition

  • G. Korvel,
  • G. Tamulevicus,
  • P. Treigys
  • + 2 autorów
2018

Investigating Feature Spaces for Isolated Word Recognition

  • P. Treigys,
  • G. Korvel,
  • G. Tamulevicius
  • + 2 autorów
2020
Meta Tagi