Перевод названия: РОБАСТНЫЕ И НАДЕЖНЫЕ ПОДХОДЫ К РАСПОЗНАВАНИЮ ЭМОЦИЙ ПО РЕЧИ
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2015
Ключевые слова: emotion recognition, adaptive multi-objective genetic algorithm, classifier, collective decision making, распознавание эмоций, адаптивный многокритериальный генетический алгоритм, классификатор, коллективное принятие решений
Аннотация: One of the crucial challenges related to the spacecraft control is the monitoring of the mental state of crew members as well as operators of the flight control centre. In most cases, visual information is not sufficient, because spacemen are trained to cope with feelings and not to express emotions explicitly. In order to identifyПоказать полностьюthe genuine mental state of a crew member, it is reasonable to engage the acoustic characteristics obtained from speech signals presenting voice commands during the spacecraft control and interpersonal communication. Human emotion recognition implies flexible algorithmic techniques satisfying the requirements of reliability and fast operation in real time. In this paper we consider the heuristic feature selection procedure based on the self-adaptive multi-objective genetic algorithm that allows the number of acoustic characteristics involved in the recognition process to be reduced. The effectiveness of this approach and its robustness property are revealed in experiments with various classification models. The usage of this procedure leads to a reduction of the feature space dimension by a factor of two (from 384 to approximately 180 attributes), which means decreasing the time resources spent by the recognition algorithm. Moreover, it is proposed to implement some algorithmic schemes based on collective decision making by the set of classifiers (Multilayer Perceptron, Support Vector Machine, Linear Logistic Regression) that permits the improvement of the recognition quality (by up to 10% relative improvement). The developed algorithmic schemes provide a guaranteed level of effectiveness and might be used as a reliable alternative to the random choice of a classification model. Due to the robustness property the heuristic feature selection procedure is successfully applied on the data pre-processing stage, and then the approaches realizing the collective decision making schemes are used. Контроль психоэмоционального состояния членов экипажа космического корабля, а также операторов центра управления полетами является одной из ключевых задач, требующих решения в онлайн-режиме. Нередко визуальный контроль может быть недостаточным, поскольку экипаж обучен владеть собой и не выражать эмоций в явном виде. Для определения более точного психологического портрета возможно использование акустических характеристик речевых сигналов, фиксируемых в ходе управления космическим аппаратом (голосовыми командами) и обычной коммуникации. Распознавание эмоций человека в ходе коммуникации с интеллектуальными диалоговыми системами предполагает наличие гибкого алгоритмического аппарата, отвечающего требованиям надежности и быстродействия при функционировании в режиме реального времени. Рассматривается эвристическая процедура извлечения информативных признаков, позволяющая существенно сократить число акустических характеристик, используемых алгоритмами распознавания. Эффективность данного подхода исследуется в сочетании с различными классификационными моделями, благодаря чему демонстрируется свойство робастности. Применение указанной процедуры позволяет снизить размерность признакового пространства в два раза (с 384 до приблизительно 180 атрибутов), что сопряжено с сокращением временных ресурсов, затрачиваемых алгоритмом распознавания. Кроме того, было предложено несколько алгоритмических схем, основанных на коллективном принятии решений набором классификаторов, что позволило существенно повысить качество распознавания (приблизительно до 10 % для одной из баз данных). Разработанные алгоритмические схемы обеспечивают гарантированный уровень эффективности и являются надежной альтернативой произвольному выбору классификационной модели. Благодаря свойству робастности, эвристическая процедура отбора информативных признаков была успешно использована на этапе пред-обработки данных с последующим применением подходов, реализующих механизмы коллективного принятия решений.
Журнал: Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева
Выпуск журнала: Т. 16, № 1
Номера страниц: 28-34
ISSN журнала: 18169724
Место издания: Красноярск
Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева