Recently, in the field of Human Computer Interaction (HCI), speech emotion recognition (SER) is a highly challenging work. Various models have been proposed for better performance. In this paper, we use GRU model, which achieves comparably high performance with less parameters. We used not only MFCC, delta, and acceleration, but also delta of acceleration. Additionally, we propose the novel input feature that captures their pair simultaneously. Furthermore, we applied the prosody, the low-level feature of speech, for every step in GRU cell with MFCC feature. Our model obtained 64.47% of weighted accuracy, using only audio input from both of improvised and scripted data in IEMOCAP.
KSP 제안 키워드
High performance, Less parameters, Low-level feature, Recognition algorithm, Speech Emotion recognition, human computer interaction(HCI), various models
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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