KCI등재
CNN 기반 전이학습을 이용한 음성 감정 인식 = CNN-based Speech Emotion Recognition using Transfer Learning
저자
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
339-344(6쪽)
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0
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Interaction between human and robot is important because robots exist for the convenience of people. Robot grasping human emotions is one of many interactions. The field of SER (speech emotion recognition) has been improved by combining deep learning. The lack of data makes it difficult to expect high accuracy without using deep neural networks or applying additional learning techniques. In this paper, we confirm the effect of applying the transfer learning, which is one of the learning methods used when there is insufficient data, to SER. For deep learning, CNN (convolutional neural networks) architecture is used. By using general sound data instead of speech emotion data for the transfer learning, the limit on the number of data is eliminated. The results are verified by dividing transfer learning into two case, using as a feature extractor and fine-tuning. As a result, convergence time was reduced by about 20% when fine-tuning, and about 20% to 70% when used as a feature extractor. Accuracy of the feature extractor is rather reduced when it is used as a feature extractor and increased by about 3% when it is increased. On the average, the accuracy was improved by about 7% when fine-tuning.
더보기로봇은 사람의 편의를 위해 존재하므로 사람과 로봇의 상호작용은 중요하다. 로봇이 사람의 감정을 파악하는 것은 여러상호작용 중 하나이다. 최근 사람의 음성으로 감정을 인식하는 음성 감정 인식(speech emotion recognition; SER)분야는딥러닝 (deep learning)의 접목으로 그 성능이 향상되고 있다. 하지만, 데이터의 부족으로 깊은 신경망을 사용하거나추가적인 학습 기법을 적용하지 않고서는 높은 정확도를 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 데이터가 부족할 때 사용하는 학습기법 중의 하나인 전이학습 (transfer learning)을 SER에 적용한 효과를 확인한다. 딥러닝을 적용하기 위해 합성곱 신경망(convolutional neural networks; CNN) 구조를 사용한다. 전이학습에 음성 감정 데이터가 아닌 일반 소리 데이터를 사용하여데이터 개수에 대한 한계를 없앤다. 전이학습 중 특징 추출기 (feature extractor)로써 사용한 경우와 미세조정 (fine tuning)을한 경우로 나누어 결과를 확인한다. 그 결과, 미세조정한 경우 수렴 시간이 약 20% 줄었고, 특징 추출기로써 사용한 경우 약20%에서 70% 줄었다. 정확도는 특징 추출기로써 사용한 경우 오히려 정확도가 감소하는 경우가 발생하였고 증가한 경우 약3% 증가했다. 미세조정을 한 경우 정확도가 평균적으로 약 7% 향상되었다
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |
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