以多層感知器辨識情緒於國台客語料庫

Use Multilayer Perceptron To Recognize Emotion in Mandarin,Taiwanese and Hakka Database

本研究為使用多層感知器（Multilayer Perceptron, MLP）基於聲學特徵參數的情緒辨識系統，此實驗使用一個新的台灣語言語料庫，此語料庫以仿照EMO-DB的方式錄製，包含台灣常見的三種語言，分別為國語、台語及客語。每種語言各由五男五女錄製而成，且事後以人工篩選的方式，將較不易分辨情緒的音檔刪除，本研究將使用180維的聲學特徵以多層感知器進行單一語言、跨語言及混合語言的實驗。在用單一語言作為訓練集時，國、台、客語分別得到60%、48.9%、54.4%的辨識率，而經過語者正規化與使用混合語料做為訓練集後國、台、客語分別得到最好63.5%、53.1%、64.6%的辨識率。