Praca dotyczy podejścia do parametryzacji w przypadku klasyfikacji emocji w śpiewie oraz porównania z klasyfikacją emocji w mowie. Do tego celu wykorzystano bazę mowy i śpiewu nacechowanego emocjonalnie RAVDESS (Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song), zawierającą nagrania profesjonalnych aktorów prezentujących sześć różnych emocji. Następnie obliczono współczynniki mel-cepstralne (MFCC) oraz wybrane deskryptory niskopoziomowe MPEG 7. W celu selekcji cech, posiadających najlepsze wyniki rankingowe, wykorzystano las drzew. Następnie dokonano klasyfikacji emocji z za pomocą maszyny wektorów nośnych (SVM, Support Vector Machine). Stwierdzono, że parametryzacja skuteczna dla mowy nie jest skuteczna dla śpiewu. Wyznaczono podstawowe parametry, które zgodnie z otrzymanymi wynikami pozwalają na znaczną redukcję wymiarowości wektorów cech, jednocześnie podnosząc skuteczność klasyfikacji.
Authors
Additional information
- DOI
- Digital Object Identifier link open in new tab 10.32016/1.68.13
- Category
- Publikacja w czasopiśmie
- Type
- artykuły w czasopismach
- Language
- polski
- Publication year
- 2019
