กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้: http://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/1712
ชื่อเรื่อง: การรู้จำอารมณ์จากเสียงพูดที่แสดงความรู้สึกด้วยวิธีการแบ่งกลุ่มผสม
ชื่อเรื่องอื่นๆ: Emotion recognition of affective speech based on hybrid classifiers
ผู้แต่ง/ผู้ร่วมงาน: ภูสิต กุลเกษม
สุวรรณา รัศมีขวัญ
เบญจภรณ์ จันทรกองกุล
สุนิสา ริมเจริญ
กฤษณะ ชินสาร
ปิยตระกูล บุญทอง
มานิต ชาญสุภาพ
มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ
คำสำคัญ: การประมวลผลข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์
สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศและนิเทศศาสตร์
วันที่เผยแพร่: 2558
สำนักพิมพ์: คณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยบูรพา
บทคัดย่อ: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและค้นคว้าอัลกอริทึมในการรู้จำอารมณ์จากเสียงพูดภาษาไทย งานวิจัยประเภทนี้รู้จักกันโดยทั่วไปว่า “การคณนาเชิงอารมณ์” ซึ่งสามารถลดช่องว่างในการสื่อสารระหว่างผู้ใช้กับคอมพิวเตอร์หรือช่วยพัฒนาความฉลาดทางด้านอารมณ์ ให้กับคอมพิวเตอร์ เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเลือกตอบสนองกับมนุษย์ได้อย่างเหมาะสมยิ่งขึ้นในงานวิจัยนี้ได้นาเสนอวิธีคัดเลือกคุณลักษณะแบบฟิชเชอร์สกอร์ (Fisher’s Score) สำหรับการจาแนกอารมณ์ 4 อารมณ์ ได้แก่ อารมณ์เศร้า, โกรธ, มีความสุข และ กลัว ผู้วิจัยได้ เลือกใช้เสียงพูดภาษาไทยเนื่องด้วยว่าในภาษาไทย ระดับเสียงพูดที่ใช้ จะมีผลต่อความหมายที่เปลี่ยนไปของคานั้น ๆ ซึ่งถือว่ามีความท้าทายและน่าสนใจอย่างมากในการจำแนกอารมณ์ วิธีที่นำเสนอจะแบ่งออกเป็น 2 ส่วนด้วยกัน ในส่วนแรก เสียงพูดภาษาไทยจะถูกสกัดเพื่อดึงเอา 14 คุณลักษณะเด่นของสัญญาณเสียงออกมา แล้วจึงนำมาคัดเลือกเฉพาะคุณลักษณะที่เหมาะสมกับการรู้จำเสียงภาษาไทยโดยใช้วิธีคัดเลือก Fisher’s Score ส่วนสุดท้าย คุณลักษณะที่คัดเลือกแล้วจะผ่านโครงข่ายการเรียนรู้ 2 แบบเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการจำแนก จากผลการ ทดลองที่ได้แสดงให้เห็นว่า การคัดเลือกคุณลักษณะแบบฟิชเชอร์สกอร์กับวิธีจำแนกผ่านโครงข่ายประสาทเทียมแบบเพอร์เซฟตรอนหลายชั้น ให้อัตราการรู้จำอารมณ์จากเสียงพูดภาษาไทยสูงถึง 95%
URI: http://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/1712
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล:งานวิจัย

แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม ขนาดรูปแบบ 
2559_110.pdf2.38 MBAdobe PDFดู/เปิด


รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น