TAILIEUCHUNG - So sánh hiệu năng một số phương pháp nhận dạng cảm xúc tiếng việt nói

Nhận dạng cảm xúc là hướng nghiên cứu được quan tâm trong thời gian gần đây. Những kết quả đã công bố hầu như mới chỉ tập trung vào một số ngôn ngữ thông dụng trên thế giới. Trong khi đó, các nghiên cứu trên tiếng Việt được thực hiện còn rất ít. Phần đầu bài báo sẽ mô tả phương pháp mới để xây dựng bộ ngữ liệu cảm xúc cho tiếng Việt nói với bốn cảm xúc cơ bản: bình thường, vui, buồn và tức giận. Dựa trên bộ ngữ liệu này, việc phân tích ảnh hưởng của các cảm xúc đến hai tham số cơ bản của tiếng nói là tần số cơ bản F0 và cường độ tiếng nói đã được thực hiện. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI SO SÁNH HIỆU NĂNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG CẢM XÚC TIẾNG VIỆT NÓI Lê Xuân Thành1 Đào Thị Lệ Thủy2 Nguyễn Hồng Quang1 Trịnh Văn Loan1 1 Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội 2 Khoa Công nghệ Thông tin Trƣờng Cao đẳng nghề Công nghệ cao Hà Nội thanhlx@ thuydt@ quangnh@ loantv@ TÓM TẮT Nhận dạng cảm xúc là hướng nghiên cứu được quan tâm trong thời gian gần đây. Những kết quả đã công bố hầu như mới chỉ tập trung vào một số ngôn ngữ thông dụng trên thế giới. Trong khi đó các nghiên cứu trên tiếng Việt được thực hiện còn rất ít. Phần đầu bài báo sẽ mô tả phương pháp mới để xây dựng bộ ngữ liệu cảm xúc cho tiếng Việt nói với bốn cảm xúc cơ bản bình thường vui buồn và tức giận. Dựa trên bộ ngữ liệu này việc phân tích ảnh hưởng của các cảm xúc đến hai tham số cơ bản của tiếng nói là tần số cơ bản F0 và cường độ tiếng nói đã được thực hiện. Kết quả phân tích cho thấy có sự phân nhóm rõ ràng giữa cảm xúc bình thường buồn với cảm xúc vui tức giận. Quy luật biến thiên tần số cơ bản F0 đóng vai trò rất quan trọng đối với tiếng Việt nói vì quy luật này quyết định 6 thanh điệu khác nhau của tiếng Việt đồng thời tham gia biểu hiện các cảm xúc khác nhau. Tần số cơ bản F0 cùng với cường độ tiếng nói đã được bước đầu sử dụng làm các tham số đặc trưng thử nghiệm cho các bộ nhận dạng cảm xúc bao gồm K láng giếng gần nhất KNN K-Nearest Neighbor phân tích phân biệt tuyến tính LDA Linear Discriminant Analysis phân tích phân biệt toàn phương QDA Quadratic Discriminant Analysis bộ phân lớp các véc tơ hỗ trợ SVC Support Vector Classifier và máy véc tơ hỗ trợ SVM Support Vector Machine . Chỉ riêng với các tham số đặc trưng nêu trên phương pháp SVC cho kết quả tốt nhất với giọng nam tỷ lệ nhận dạng cảm xúc đúng đạt 56 9 . Với giọng nữ kết quả .

• Ngôn ngữ học
• Phương pháp nhận dạng cảm xúc tiếng Việt nói
• Cảm xúc tiếng Việt nói
• Nhận dạng cảm xúc
• Phân tích phân biệt tuyến tính LDA
• Bộ ngữ liệu cảm xúc cho tiếng Việt