Reconocimiento de Emociones en el Habla Usando el Modelo de Mezcla Gaussiana

La importancia de reconocer automáticamente emociones en el habla humana ha crecido con el aumento del papel de las interfaces de lenguaje hablado en las aplicaciones de interacción humano-computadora. En este artículo, se presenta un método de clasificación de emociones basado en GMM. Se investigan cinco emociones humanas primarias: ira, sorpresa, felicidad, neutral y tristeza. Para el reconocimiento de emociones en el habla, combinamos 60 características básicas para formar el vector de características. Finalmente, las características del habla extraídas por PCA se enviaron al GMM mejorado para clasificación y reconocimiento. Los resultados muestran que las características seleccionadas son robustas y efectivas para el reconocimiento de emociones.