Перевод названия: ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ КАК ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ ОТБОРА ПРИЗНАКОВ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ ПО РЕЧИ
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2016
Ключевые слова: feature selection, Multi-objective genetic algorithm, Island model, Speech-based emotion recognition, отбор признаков, генетический алгоритм, многокритериальной оптимизации, островная модель, распознавание эмоций по речи
Аннотация: Feature selection is a quite important step in data analysis. Extracting relevant attributes may not only decrease the dimensionality of the dataset and, consequently, reduce time costs spent on the next stages, but also contribute to the quality of the final solution. In this paper we demonstrate some positive effects of the usageПоказать полностьюof a heuristic feature selection scheme which is based on a two-criterion optimization model. The approach proposed is applied to the speech-based emotion recognition problem, which is currently one of the most important issues in human-machine interactions. A number of high-dimensional multilingual (English, German, Japanese) databases are involved to investigate the effectiveness of the technique presented. Three different multi-objective genetic algorithms and their cooperative modifications are applied as optimizers in combination with classification models such as a Multilayer Perceptron, a Support Vector Machine and Logistic Regression. In most cases we may observe not only a dimensionality reduction, but also an improvement in the recognition quality. To avoid choosing the most effective multi-objective genetic algorithm and the best classifier, we suggest applying a heterogeneous genetic algorithm based on several heuristics and an ensemble of diverse classification models. Отбор информативных признаков является одним из важных этапов анализа данных. Извлечение релевантных атрибутов может не только снизить размерность набора данных, а следовательно, сократить временные затраты на последующих стадиях, но и улучшить качество финального решения. Демонстрируются положительные эффекты использования эвристической схемы отбора информативных признаков, основанной на двухкритериальной оптимизационной модели. Предлагаемый подход применяется к задаче распознавания эмоций человека по речи, что в настоящее время является одним из ключевых вопросов в сфере человеко-машинных коммуникаций. Для исследования эффективности представленной технологии были привлечены базы данных высокой размерности: они содержат акустические характеристики голосовых записей на английском, немецком и японском языках. Три различных генетических алгоритма многокритериальной оптимизации и их кооперативные модификации были использованы в сочетании с рядом классификаторов (полносвязный персептрон, машины опорных векторов, логистическая регрессия). В большинстве случаев можно обнаружить не только сокращение размерности вектора признаков, но и улучшение качества распознавания эмоций. Чтобы избежать выбора наиболее эффективного генетического алгоритма и классификатора, предлагается использовать гетерогенный кооперативный алгоритм, сочетающий несколько эвристик, и ансамбль классификаторов различной природы.
Журнал: Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева
Выпуск журнала: Т. 17, № 1
Номера страниц: 27-35
ISSN журнала: 18169724
Место издания: Красноярск
Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева