فا   |   En
Login
مشاهده‌ مشخصات مقاله

افزایش داده مبتنی بر شبکه‌ی عصبی مولد رقابتی چرخشی با هدف بهبود کارایی بازشناسی احساس از گفتار

Authors
  • فرنوش کریمی
  • شیما طبیبیان
Conference بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران
Abstract بازشناسی احساس از گفتار، یک زمینه‌ی فعال تحقیقاتی در حوزه پردازش گفتار محسوب می‌شود. اما علیرغم پیشرفت‌های گسترده‌ای که در حوزه‌ی یادگیری ماشین حاصل شده است، کارایی سیستم‌های بازشناسی احساس از گفتار چندان مطلوب نمی‌باشد. یکی از اصلی‌ترین دلایل آن کمبود دادگان احساسی خصوصا از نوع برچسب‌دار است. در این مقاله، با الهام از پژوهش‌های انجام شده در این حوزه به یکی از راه‌حل‌های فراگیر چند سال اخیر در رابطه با افزایش دادگان یعنی شبکه‌های مولد رقابتی پرداخته می‌شود. معماری در نظر گرفته شده یک شبکه‌ی مولد رقابتی چرخشی است که با استفاده از یک مجموعه داده‌ی بدون برچسب سعی می‌کند به تولید بردارهای ویژگی جدید که بازنمایی از یک احساس مورد نظر در مجموعه داده‌ی برچسب‌دار هستند بپردازد و به این شکل منجر به افزایش داده برای مجموعه داده‌ی برچسب‌دار می‌شود. این مدل بر روی دو مجموعه‌‌ی دادگان‌ IEMOCAP و ShEMO ارزیابی شده است. نتایج حاصل حاکی از آن است که استفاده از بردارهای ویژگی تولید شده توسط شبکه در کنار بردارهای ویژگی واقعی برای مجموعه‌‌ی دادگان‌ IEMOCAP و ShEMO، به ترتیب باعث بهبود بازخوانی به میزان ۱۴درصد و نه درصد با استفاده از دسته‌بند ANN و نه درصد و ده درصد با استفاده از دسته‌بند CNN می‌شود.
قیمت
  • برای اعضای سایت : 100,000 Rial
  • برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
  • برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial

خرید مقاله