Three experiments were set to evalu

Three experiments were set to evaluate the system. Beginning with the experiment varying the number of states and Gaussian mixtures of HMM is to find the optimal point for the emotional speech recognition system. Later on considering about emotional segmentation was the second experiment. Finally, we applied the binary classification technique with HMM to improve the accuracy of the system. The speech data that was used as training and test set for the following experiments are described in details of each class of emotions in Table 3. The number of speech data in test set is around 30% of speech data. The happiness class is a large number of utterances while the fear is the least number of utterances in this emotional speech data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทดลองที่สามตั้งเพื่อประเมินระบบ เริ่มต้น ด้วยการทดลองที่แตกต่างกันของอเมริกาและส่วนผสมนที่ HMM จะหาจุดที่เหมาะสมสำหรับระบบการรู้จำคำพูดอารมณ์ ในภายหลังได้พิจารณาเกี่ยวกับการแบ่งอารมณ์เป็นการทดลองที่สอง ในที่สุด เราใช้เทคนิคจัดประเภทไบนารี ด้วย HMM ปรับปรุงความแม่นยำของระบบ ข้อมูลเสียงที่ใช้เป็นที่ฝึกอบรมและการทดสอบสำหรับการทดลองต่อไปนี้อธิบายไว้ในรายละเอียดของแต่ละระดับของอารมณ์ในตาราง 3 จำนวนข้อมูลเสียงในชุดทดสอบมีประมาณ 30% ของข้อมูลเสียง ระดับความสุขเป็นจำนวนมากของ utterances ในขณะที่ความกลัว utterances ในข้อมูลนี้ด้วยคำพูดอารมณ์น้อยจำนวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดลองสามถูกกำหนดให้ประเมินระบบ เริ่มต้นด้วยการทดสอบที่แตกต่างกันจำนวนของรัฐและสารผสมแบบเกาส์อืมคือการหาจุดที่เหมาะสมสำหรับระบบรู้จำเสียงพูดอารมณ์ ต่อมาเมื่อพิจารณาเกี่ยวกับการแบ่งส่วนทางอารมณ์คือการทดลองที่สอง สุดท้ายเราใช้เทคนิคการจัดหมวดหมู่ไบนารีด้วยอืมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของระบบ ข้อมูลคำพูดที่ถูกนำมาใช้กับการฝึกอบรมและการตั้งค่าการทดสอบสำหรับการทดลองต่อไปนี้จะอธิบายไว้ในรายละเอียดของแต่ละระดับของอารมณ์ในตารางที่ 3 จำนวนของข้อมูลคำพูดที่อยู่ในชุดทดสอบที่ได้คือประมาณ 30% ของข้อมูลการพูด ชั้นมีความสุขเป็นจำนวนมากของคำพูดในขณะที่ความกลัวเป็นจำนวนน้อยที่สุดของคำพูดในข้อมูลคำพูดอารมณ์นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 ชุดการทดลองเพื่อประเมินระบบ เริ่มต้นด้วยการทดลองที่แตกต่างกันจำนวนของรัฐและเสียนผสมนะ หาจุดที่เหมาะสมสำหรับอารมณ์ การรู้จำเสียงระบบ ภายหลังการพิจารณาเกี่ยวกับอารมณ์คือการทดลองที่สอง สุดท้าย เราใช้เทคนิคการจำแนกไบนารีด้วยอืมเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของระบบ การพูดการฝึกอบรมและข้อมูลที่ใช้เป็นชุดทดสอบสำหรับการทดลองดังต่อไปนี้จะอธิบายในรายละเอียดของแต่ละระดับของอารมณ์ในโต๊ะ 3 จำนวนเสียงในการทดสอบชุดประมาณ 30% ของข้อมูลเสียง ความสุขของชั้นคือจํานวนคำพูดในขณะที่ความกลัวเป็นอย่างน้อยจำนวนของคำพูดนี้อารมณ์ในการพูดข้อมูล