2.1.1 Valence and Activation from L

2.1.1 Valence and Activation from Linguistics
Schuller [11] presented for the rst time an SER system
that fused linguistic and acoustic features in order to produce
a continuous emotional score in the dimensions valence,
activation, and dominance. The VAM corpus was
used which, like IEMOCAP, consists of emotional dyadic
dialogues. Utterance-level statistical acoustic features that
had previously demonstrated success on the corpus were
used, and a range of vector space modelling methods were
evaluated for the linguistic analysis. An early fusion approach
with Support Vector Regression was used. The most
successful linguistic features were bag of n-grams (BoNG)
and bag of character n-grams (BoCNG). Interestingly, the
addition of linguistic features improved performance in all of
the emotional axes, with valence seeing the most improvement.
Linguistic models were still trained and tested on the
VAM corpus, although speaker independence was preserved
during the experimental cross-validation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.1.1 เปิดใช้งานจากภาษาศาสตร์และวาเลนซ์นำเสนอครั้งก่อนมีระบบ SER Schuller [11]ที่ผสมผสานลักษณะทางภาษา และเสียงเพื่อผลิตคะแนนอารมณ์ต่อเนื่องในวาเลนซ์ขนาดเปิดใช้งาน และการปกครอง มีคอร์ปัส VAMใช้ซึ่ง เช่น IEMOCAP ประกอบด้วยอารมณ์ dyadicสนทนา เสียงสถิติ utterance ระดับคุณลักษณะที่มีก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จใน corpus ได้ใช้ และแบบจำลองทั้งเวกเตอร์ประเมินวิเคราะห์ทางภาษา วิธีฟิวชั่นเป็นต้นด้วยการสนับสนุนเวกเตอร์ถดถอยใช้ มากสุดคุณลักษณะภาษาที่ประสบความสำเร็จได้กระเป๋า n กรัม (บ่อง)และถุงของอักขระ n กรัม (BoCNG) น่าสนใจ การนอกเหนือจากลักษณะทางภาษาปรับปรุงประสิทธิภาพในอารมณ์แกน มีวาเลนซ์ที่เห็นปรับปรุงมากที่สุดรุ่นภาษายังคงได้รับการฝึกฝน และทดสอบการคอร์ปัส VAM แม้ว่าลำโพงอิสระถูกเก็บรักษาไว้ในระหว่างการทดลองข้ามการตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.1.1 Valence และเปิดใช้งานจากภาษาศาสตร์
ชูลเลอร์ [11] นำเสนอเป็นครั้งแรกระบบ SER
ที่หลอมรวมคุณลักษณะของภาษาและอะคูสติกเพื่อผลิต
คะแนนอารมณ์อย่างต่อเนื่องในขนาดความจุ
การเปิดใช้งานและการปกครอง ฟันธงคอร์ปัสถูก
นำมาใช้ซึ่งเช่น IEMOCAP ประกอบด้วย dyadic อารมณ์
หารือ คำพูดระดับคุณสมบัติอะคูสติกสถิติที่
ได้แสดงให้เห็นก่อนหน้านี้ความสำเร็จในคลังที่ถูก
นำมาใช้และช่วงของวิธีการสร้างแบบจำลองปริภูมิเวกเตอร์ได้รับการ
ประเมินสำหรับการวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์ วิธีการฟิวชั่นต้น
ด้วยการสนับสนุนเวกเตอร์ถดถอยถูกนำมาใช้ มากที่สุด
คุณลักษณะของภาษาที่ประสบความสำเร็จเป็นถุง N-กรัม (บง)
และกระเป๋าของตัวอักษร N-กรัม (BoCNG) ที่น่าสนใจ
นอกเหนือจากคุณสมบัติภาษาศาสตร์ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในทุก
แกนอารมณ์ที่มีความจุได้เห็นการปรับปรุงมากที่สุด.
รุ่นภาษาศาสตร์ก็ยังคงได้รับการฝึกฝนและทดสอบใน
คลังฟันธงแม้จะเป็นอิสระลำโพงถูกเก็บรักษาไว้
ในระหว่างการตรวจสอบข้ามทดลอง