Основные понятия
다양한 감각 자극에 따른 감정 레이블이 음성 감정 인식 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
Аннотация
이 연구는 음성 감정 인식 시스템 성능에 대한 감정 레이블 수집 방식의 영향을 종합적으로 분석하였다.
주요 내용은 다음과 같다:
음성, 얼굴, 오디오-비주얼 자극에 따라 수집된 감정 레이블의 상관관계를 분석하였다. 다양한 자극을 종합한 "All" 레이블이 가장 높은 상관관계를 보였다.
다양한 자극에 따라 수집된 감정 레이블로 학습한 음성 감정 인식 시스템의 성능을 비교하였다. 음성 자극 레이블로 학습한 모델이 음성 입력 테스트에서 가장 좋은 성능을 보였다.
제안한 "All" 레이블로 학습한 모델이 얼굴 및 오디오-비주얼 테스트에서 가장 우수한 성능을 보였다.
이 결과는 음성 감정 인식 시스템 개발 시 감정 레이블 수집 방식의 중요성을 시사한다. 음성 입력 기반 시스템의 경우 음성 자극 레이블이 가장 효과적이며, 다양한 자극을 종합한 레이블이 전반적인 성능 향상에 도움이 될 수 있다.
Статистика
음성 자극 레이블로 학습한 모델의 음성 테스트 성능: 0.7117
얼굴 자극 레이블로 학습한 모델의 얼굴 테스트 성능: 0.6366
오디오-비주얼 자극 레이블로 학습한 모델의 오디오-비주얼 테스트 성능: 0.7076
"All" 레이블로 학습한 모델의 얼굴 테스트 성능: 0.6406
"All" 레이블로 학습한 모델의 오디오-비주얼 테스트 성능: 0.7085
Цитаты
"음성 자극 레이블로 학습한 모델이 음성 입력 테스트에서 가장 좋은 성능을 보였다."
"제안한 "All" 레이블로 학습한 모델이 얼굴 및 오디오-비주얼 테스트에서 가장 우수한 성능을 보였다."