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Robust Emotion Recognition using Spectral and Prosodic Features (SpringerBriefs in Speech Technology) - Tapa blanda
Sinopsis
In this brief, the authors discuss recently explored spectral (sub-segmental and pitch synchronous) and prosodic (global and local features at word and syllable levels in different parts of the utterance) features for discerning emotions in a robust manner. The authors also delve into the complementary evidences obtained from excitation source, vocal tract system and prosodic features for the purpose of enhancing emotion recognition performance. Features based on speaking rate characteristics are explored with the help of multi-stage and hybrid models for further improving emotion recognition performance. Proposed spectral and prosodic features are evaluated on real life emotional speech corpus.
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Acerca del autor
K. Sreenivasa Rao is at Indian Institute of Technology, Kharagpur, India.
Shashidhar G, Koolagudi is at Graphic Era University, Dehradun, India.
De la contraportada
In this brief, the authors discuss recently explored spectral (sub-segmental and pitch synchronous) and prosodic (global and local features at word and syllable levels in different parts of the utterance) features for discerning emotions in a robust manner.
The authors also delve into the complementary evidences obtained from excitation source, vocal tract system and prosodic features for the purpose of enhancing emotion recognition performance. Features based on speaking rate characteristics are explored with the help of multi-stage and hybrid models for further improving emotion recognition performance. Proposed spectral and prosodic features are evaluated on real life emotional speech corpus.
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Robust Emotion Recognition using Spectral and Prosodic Features (SpringerBriefs in Speech Technology)
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Robust Emotion Recognition using Spectral and Prosodic Features (Paperback)
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Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2013
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Robust Emotion Recognition Using Spectral and Prosodic Features
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Robust Emotion Recognition using Spectral and Prosodic Features (SpringerBriefs in Speech Technology)
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