KCI등재
CNN 기반 스펙트로그램을 이용한 자유발화 음성감정인식 = Spontaneous Speech Emotion Recognition Based On Spectrogram With Convolutional Neural Network
저자
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학(KIPS Transactions on Software and Data Engineering)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
284-290(7쪽)
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음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고,그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만,자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을진행한 점에서 의의를 두고자 한다.
더보기Speech emotion recognition (SER) is a technique that is used to analyze the speaker's voice patterns, including vibration, intensity,and tone, to determine their emotional state. There has been an increase in interest in artificial intelligence (AI) techniques, which arenow widely used in medicine, education, industry, and the military. Nevertheless, existing researchers have attained impressive resultsby utilizing acted-out speech from skilled actors in a controlled environment for various scenarios. In particular, there is a mismatchbetween acted and spontaneous speech since acted speech includes more explicit emotional expressions than spontaneous speech. Forthis reason, spontaneous speech-emotion recognition remains a challenging task. This paper aims to conduct emotion recognition andimprove performance using spontaneous speech data. To this end, we implement deep learning-based speech emotion recognition usingthe VGG (Visual Geometry Group) after converting 1-dimensional audio signals into a 2-dimensional spectrogram image. The experimentalevaluations are performed on the Korean spontaneous emotional speech database from AI-Hub, consisting of 7 emotions, i.e., joy, love,anger, fear, sadness, surprise, and neutral. As a result, we achieved an average accuracy of 83.5% and 73.0% for adults and young peopleusing a time-frequency 2-dimension spectrogram, respectively. In conclusion, our findings demonstrated that the suggested frameworkoutperformed current state-of-the-art techniques for spontaneous speech and showed a promising performance despite the difficulty inquantifying spontaneous speech emotional expression.
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