Learning affective representations based on magnitude and dynamic relative phase information for speech emotion recognition
The complete acoustic features include magnitude and phase information. However, traditional speech emotion recognition methods only focus on the magnitude information and ignore the phase data, and will inevitably miss some information. This study explores the accurate extraction and effective use...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Guo, Lili, Wang, Longbiao, Dang, Jianwu, Chng, Eng Siong, Nakagawa, Seiichi |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/162646 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Speech based emotion classification
بواسطة: Nwe, T.L., وآخرون
منشور في: (2014) -
Real-time signal estimation from modified short-time fourier transform magnitude spectra
بواسطة: Zhu, X., وآخرون
منشور في: (2011) -
EMOTION MODELLING FOR SPEECH GENERATION
بواسطة: ZHOU KUN
منشور في: (2023) -
Speech emotion recognition using hidden Markov models
بواسطة: Nwe, T.L., وآخرون
منشور في: (2013) -
Emotion recognition in Filipino speech: EMOTICON
بواسطة: Chua, Joan L., وآخرون
منشور في: (2009)