KCI우수등재
강인한 감정 특징 추출을 위한 End-to-end 기반의 CRNN-GLU-ATT 모델
저자
이상현(Sang-Hyun Lee) ; 김재동(Jae-Dong kim) ; 고한석(Han-Seok Ko) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
전자공학회논문지(Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers )
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
45-55(11쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
본 논문에서는 음성 감정 인식을 위한 end-to-end 기반의 CRNN-GLU-ATT모델을 제안한다. 제안된 모델은 감정 인식의 강인한 특징 추출을 위한 gated linear units (GLUs)와 attention mechanism (ATT)모듈을 적용한 convolutional recurrent neural network (CRNNs) 모델이다. 기존 연구에서 오디오 감정 인식은 사람의 목소리의 강세, 음율, 에너지를 고려하여 특징추출하였다. 이때, 특징에 대한 전처리 과정과 모델 학습 과정이 독립적으로 나뉘었다. 이러한 감정 특징과 인식기 모델을 독립적으로 연구하기 때문에 특정 전문가와 시간적 비용이 발생하였다. 그러나, 최근 음성인식 분야에서 제안한 end-to-end 방식을 감정 인식에 적용하여 전처리 과정 없이 심층 신경망으로 특징과 모델을 총괄 학습하여 최적의 모델을 생성한다. 본 논문에서 제안한 end-to-end 기반 CRNN-GLU-ATT모델은 로컬과 글로벌 특징을 고려한 강점과 GLUs, ATT 모듈을 추가하여 감정 성분의 중요 정보에 가중을 더하여 강인한 특징을 학습한다. 또한, 강인한 특징 모듈 중 GLUs를 시각화하여 감정 특징을 분석한다. 실험은 공인 데이터로 영어로 발화된 Interactive emotional dyadic motion capture database (IEMOCAP)와 독일어로 발화된 EmoDB를 사용하였다. IEMOCAP는 4가지 감정 분노, 행복, 중립, 슬픔을 사용하였고 EmoDB는 확장하여 7가지 감정을 인식한다. IEMOCAP은 약 16%로 향상되었으며 EmoDB 데이터는 최신 성능과 비교하여 3% 차이를 보였다.
더보기In this paper, we propose an end-to-end method of convolution recurrent neural networks (CRNNs) for effective emotion recognition using gated linear units (GLUs) and attention modules with audio emotion data. In the previous study, the acoustic emotion recognition was used in the model by extracting features considering human voice tone, energy, and intensity. This pre-processing requires a significant amount of manual efforts of domain experts. However, the end-to-end method proposed for speech recognition is used to construct a model suitable for emotion recognition data by training the model without the existing step. Furthermore, we use CRNNs considering local and global features simultaneously which are advantages of CNNs and RNNs. GLUs and attention network are integrated with the CRNNs model to consider important weights of emotional data factors. Additionally, we visually analyze the features of emotions in convolutional layers. Two data sets are used in the experiment. One is conducted using the interactive emotional dyadic motion capture database (IEMOCAP), a benchmark data used in the wild in the recognition task among four emotions (anger, happiness, neutrality, and sadness). Another is used to recognize seven emotions using the German EmoDB. Our proposed method is shown to improve accuracy by 16% over exiting methods in IEMOCAP. Using EmoDB shows a 3% gain from the state of art performance.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2018-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-12-11 | 학술지명변경 | 외국어명 : journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea -> Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers | KCI등재 |
2014-01-21 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-10-17 | 학술지명변경 | 한글명 : 대한전자공학회 논문지 -> 전자공학회논문지 | KCI등재 |
2005-05-27 | 학술지등록 | 한글명 : 대한전자공학회 논문지외국어명 : journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.25 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.22 | 0.19 | 0.427 | 0.09 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)