Supporto basato su macchina vettoriale Riconoscimento delle emozioni vocali
Chandrasekhar Paseddula
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Supporto basato su macchina vettoriale Riconoscimento delle emozioni vocali

Un'implementazione pratica

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I risultati ottenuti in questo sistema utilizzando MFCC+LPCC con SVM sono encomiabili. Il tasso di riconoscimento del sistema è dell'81,2% per IITKGP-SESC, del 78,6% per EmodB e del 70% per il database registrato in tempo reale. Gli MFCC e gli LPCC corrispondenti a ciascuna espressione di ciascuna emozione dei database sono stati calcolati e la loro fusione viene utilizzata per l'estrazione delle caratteristiche insieme ai relativi coefficienti delta e doppio delta. Queste funzionalità estratte dai file di training vengono addestrate al modello SVM. Successivamente le caratteristiche dei fil...