자기 조직화 신경망을 이용한 음성 신호의 감정 특징 패턴 분류 알고리즘

국문 초록 (Abstract)

현재 감정을 인식할 수 있는 방법으로는 음성, 뇌파, 심박, 표정 등 많은 방법들이 존재한다. 본 논문은 이러한 방법 중 음성 신호를 이용한 방법으로써 특징들은 크게 피치, 에너지, 포만트 3가지 특징 점을 고려하였으며 이렇게 다양한 특징들을 사용하는 이유는 아직 획기적인 특징점이 정립되지 않았기 때문이며 이러한 선택의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 특징 선택 방법 중 Multi Feature Selection(MFS) 방법을 사용하였으며 학습 알고리즘은 Self Organizing Map 알고리즘을 이용하여 음성 신호의 감정 특징 패턴을 분류하는 방법을 제안한다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 음성 특징 벡터 추출
• 3. MFS 특징 선택
• 4. SOM 학습 알고리즘
• 5. Emotion Speech Database 구축
• 6. 시뮬레이션 및 결과
• 7. 결론
• 감사의 글
• 참고문헌