검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Open Access
Attention-Based Dense LSTM for Speech Emotion Recognition
오픈 액세스
음성 감정 인식을 위한 주의 기반 Dense LSTM

Yue XIE, Ruiyu LIANG, Zhenlin LIANG, Li ZHAO

  • 조회수

    140

  • 이것을 인용
  • Free PDF (322.6KB)

요약 :

음성 감정 인식을 위한 딥러닝의 광범위한 활용에도 불구하고 심층 신경망의 상위 계층에서의 정보 손실과 성능 저하 문제로 인해 심각한 제한을 받고 있습니다. 정보를 효율적으로 활용하고 성능 저하 문제를 해결하기 위해 음성 감정 인식을 위한 주의 기반 LSTM(Dense Long Short-Term Memory)이 제안되었습니다. 음성과 같은 시계열을 처리할 수 있는 기능을 갖춘 LSTM 네트워크는 주의 기반 밀집 연결이 도입되어 구성됩니다. 즉, 계층 간 감정 정보의 차이를 구별하고 하위 계층의 중복 정보가 상위 계층의 유효 정보에 간섭하는 것을 방지하기 위해 각 계층의 스킵 연결에 가중치 계수를 추가한다는 의미입니다. 실험을 통해 제안한 방법이 eNTERFACE 코퍼스와 IEMOCAP 코퍼스에서 각각 12%, 7% 인식 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.7 pp.1426-1429
발행일
2019/07/01
공개일
2019/04/17
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8019
원고의 종류
LETTER
범주
패턴 인식

작성자

Yue XIE
  Southeast University
Ruiyu LIANG
  Nanjing Institute of Technology
Zhenlin LIANG
  Southeast University
Li ZHAO
  Southeast University

키워드