Nevetések automatikus felismerése mély neurális hálók használatával

Gosztolya Gábor; Beke András; Neuberger Tilda: Nevetések automatikus felismerése mély neurális hálók használatával.

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű msznykonf_012_122-133.pdf Letöltés (199kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

A nonverbális kommunikáció fontos szerepet játszik a beszéd megértésében. A beszédstílus függvényében a nonverbális jelzések típusa és előfordulása is változik. A spontán beszédben például az egyik leggyakoribb nonverbális jelzés a nevetés, amelynek számtalan kommunikációs funkciója van. A nevetések funkcióinak elemzése mellett megindultak a kutatások a nevetések automatikus felismerésére pusztán az akusztikai jelből [1,2,3,4,5,6]. Az utóbbi években a beszédfelismerés területén, a keretszintű fonémaosztályozás feladatában uralkodóvá vált a mély neurális hálók (DNN-ek) használata, melyek háttérbe szorították a korábban domináns GMM-eket [7,8,9]. Jelen kutatásban mély neurális hálókat alkalmazunk a nevetés keretszintű felismerésére. Kísérleteinket három jellemzőkészlettel folytatjuk: a GMM-ek esetében hagyományosnak számító MFCC és PLP jellemzők mellett alkalmazzuk az FBANK jellemzőkészletet, amely 40 Mel szűrősor energiáiból, illetve azok első- és másodrendű deriváltjaiból áll. Vizsgáljuk továbbá, hogy az egyes frekvenciasávok milyen mértékben segítenek a mély neurális hálónak a nevetést tartalmazó keretek azonosításában. Ezért a dolgozat második részében kísérletileg rangsoroljuk, hogy az egyes sávok mennyire járulnak hozzá a mély neurális háló pontosságának eléréséhez.

Mű típusa:	Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Dátum:	2016
Kötet:	12
ISBN:	978-963-306-450-4
Oldalak:	pp. 122-133
Konferencia neve:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (12.) (2016) (Szeged)
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/58553/
Kulcsszavak:	Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Megjegyzések:	Bibliogr.: p. 131-133. ; ill. ; összefoglalás magyar nyelven
Feltöltés dátuma:	2019. júl. 01. 09:19
Utolsó módosítás:	2022. nov. 08. 11:49
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/58968

Bővebben:

Tétel nézet