and were reduced to a 125 dimension

and were reduced to a 125 dimensional feature vector
representing dierent emotional categories. Early fusion was
employed with utterance-level acoustic features, and classi-
ed using an RBF-kernel SVM. The addition of linguistic

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

และถูกลดไปเวกเตอร์มิติคุณลักษณะ 125แทน di ระหว่างการผลิตประเภทอารมณ์ เป็นต้นรวมใช้คุณลักษณะเสียงระดับ utterance และ classi- ed ใช้ SVM มีเคอร์เนล RBF การเพิ่มภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

และถูกลดลงไป 125 คุณลักษณะมิติเวกเตอร์
ที่เป็นตัวแทนของดิ? ต่างกันประเภทอารมณ์ ฟิวชั่นในช่วงต้นได้รับการ
จ้างงานที่มีคุณสมบัติอะคูสติกระดับคำพูดและ classi-
เอ็ดใช้ SVM RBF เคอร์เนล นอกเหนือจากภาษา