SO SÁNH HIỆU NĂNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG CẢM XÚC TIẾNG VIỆT NÓI

Lê Xuân Thành, Đào Thị Lệ Thủy, Nguyễn Hồng Quang, Trịnh Văn Loan



DOI: 10.15625/vap.2016.00082

Abstract


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 tốt nhất là 57,7% khi sử dụng phương pháp SVM.

Keywords


Tiếng Việt nói, nhận dạng cảm xúc, F0, cường độ tiếng nói, K láng giềng gần nhất KNN, phân tích phân biệt tuyến tính LDA, phân tích phân biệt toàn phương QDA, máy véc tơ hỗ trợ SVM



Copyright (c) 2017 PROCEEDING of Publishing House for Science and Technology



PROCEEDING

PUBLISHING HOUSE FOR SCIENCE AND TECHNOLOGY

Website: http://vap.ac.vn

Contact: nxb@vap.ac.vn