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Die Emotionserkennung in gesprochenen Dialogen ist ein Bereich, der traditionell in der Psychologie und Linguistik untersucht wurde, aber in den letzten Jahren hat die Ingenieurgemeinschaft in diesem Bereich zunehmend aktiv geworden, hauptsächlich aufgrund seiner Bedeutung in sprachlichen Mensch-Maschine-Schnittstellen. Neben Techniken der Signalverarbeitung und -analyse erfordert es auch psychologische und linguistische Analysen. Dieses Papier berichtet über eine experimentelle Studie zu sechs Emotionen: Glück, Traurigkeit, Wut, Angst, neutral und Langeweile. Es verwendet die Grundfrequenz der Sprache, Formanten, Energie und Stimmrate als extrahierte Merkmale. Merkmale werden manuell für verschiedene Experimente ausgewählt, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Die ausgewählten Merkmale werden in einen Merkmalsvektor unterschiedlicher Größe als Eingabe für verschiedene neuronale Netzwerkklassifikatoren aufgenommen. Um diese experimentelle Studie durchzuführen, wurde ein spezifisches Werkzeug für die sprachunabhängige Emotionserkennung entwickelt und verwendet. Die Datenbank, die für dieses Experiment verwendet wird, ist die Berliner Datenbank emotionaler Sprache.
Soltani et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.