Optimization techniques for speech emotion recognition

dc.contributor
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Traducció i Ciències del llenguatge
dc.contributor.author
Sidorova, Julia
dc.date.accessioned
2011-04-12T16:36:48Z
dc.date.available
2010-01-13
dc.date.issued
2009-12-15
dc.date.submitted
2010-01-13
dc.identifier.isbn
9788469302859
dc.identifier.uri
http://www.tdx.cat/TDX-0113110-133822
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/7575
dc.description.abstract
Hay tres aspectos innovadores. Primero, un algoritmo novedoso para calcular el contenido emocional de un enunciado, con un diseño mixto que emplea aprendizaje estadístico e información sintáctica. Segundo, una extensión para selección de rasgos que permite adaptar los pesos y así aumentar la flexibilidad del sistema. Tercero, una propuesta para incorporar rasgos de alto nivel al sistema. Dichos rasgos, combinados con los rasgos de bajo nivel, permiten mejorar el rendimiento del sistema.
spa
dc.description.abstract
The first contribution of this thesis is a speech emotion recognition system called the ESEDA capable of recognizing emotions in di®erent languages. The second contribution is the classifier TGI+. First objects are modeled by means of a syntactic method and then, with a statistical method the mappings of samples are classified, not their feature vectors. The TGI+ outperforms the state of the art top performer on a benchmark data set of acted emotions. The third contribution is high-level features, which are distances from a feature vector to the tree automata accepting class i, for all i in the set of class labels. The set of low-level features and the set of high-level features are concatenated and the resulting set is submitted to the feature selection procedure. Then the classification step is done in the usual way. Testing on a benchmark dataset of authentic emotions showed that this classification strategy outperforms the state of the art top performer.
eng
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat Pompeu Fabra
dc.rights.license
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
autómata de arboles
dc.subject
calificadores
dc.subject
reconocimiento de emociones vía voz
dc.subject
emoción
dc.subject
tree automata
dc.subject
classification
dc.subject
pattern recognition
dc.subject
constructed features
dc.subject
speech emotion recognition
dc.subject
emotion
dc.title
Optimization techniques for speech emotion recognition
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
81
cat
dc.contributor.authoremail
julia.sidorova@upf.edu
dc.contributor.director
Badia i Cardús, Antoni
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
cat
dc.identifier.dl
B.4506-2010
dc.description.degree
Programa de doctorat en Traducció i Ciències del Llenguatge


Documentos

tys.pdf

831.9Kb PDF

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)