Gosztolya Gábor and Beke András and Neuberger Tilda: Nevetések automatikus felismerése mély neurális hálók használatával.
Preview |
Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_012_122-133.pdf Download (199kB) | Preview |
Abstract
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.
| Item Type: | Conference or Workshop Item |
|---|---|
| Journal or Publication Title: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |
| Date: | 2016 |
| Volume: | 12 |
| ISBN: | 978-963-306-450-4 |
| Page Range: | pp. 122-133 |
| Event Title: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (12.) (2016) (Szeged) |
| Related URLs: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/58553/ |
| Uncontrolled Keywords: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Additional Information: | Bibliogr.: p. 131-133. ; ill. ; összefoglalás magyar nyelven |
| Date Deposited: | 2019. Jul. 01. 09:19 |
| Last Modified: | 2022. Nov. 08. 11:49 |
| URI: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/58968 |
Actions (login required)
 |
View Item |
