Speech emotion recognition using hidden Markov models

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Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/16303

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. VEU - Grup de Tractament de la Parla
dc.contributor.author	Nogueiras Rodríguez, Albino
dc.contributor.author	Mariño Acebal, José Bernardo
dc.contributor.author	Bonafonte Cávez, Antonio
dc.contributor.author	Moreno Bilbao, M. Asunción
dc.date	2001
dc.identifier.citation	Nogueiras, A. [et al.]. Speech emotion recognition using hidden Markov models. A: Eurospeech 2001. "Eurospeech 2001 : European Conference on Speech Communication and Technology : proceedings & book of abstracts : cd-rom proceedings". Aalborg: 2001, p. 1-4.
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/16303
dc.language.iso	eng
dc.relation	http://www.isca-speech.org/archive/archive_papers/eurospeech_2001/e01_2679.pdf
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la parla i del senyal acústic
dc.subject	Automatic speech recognition
dc.subject	Processament de la parla
dc.title	Speech emotion recognition using hidden Markov models
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	This paper introduces a first approach to emotion recognition using RAMSES, the UPC’s speech recognition system. The approach is based on standard speech recognition technology using hidden semi-continuous Markov models. Both the selection of low level features and the design of the recognition system are addressed. Results are given on speaker dependent emotion recognition using the Spanish corpus of INTERFACE Emotional Speech Synthesis Database. The accuracy recognising seven different emotions—the six ones defined in MPEG-4 plus neutral style—exceeds 80% using the best combination of low level features and HMM structure. This result is very similar to that obtained with the same database in subjective evaluation by human judges.
dc.description.abstract	Peer Reviewed

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