Prior Work on IEMOCAPRozgic et al.

Prior Work on IEMOCAP
Rozgic et al. [10] classied the speech found in IEMOCAP
on four discrete emotion categories, using both acoustic and
linguistic features. The bag of words (BoW) representation
was used, with 10,000 keywords and word stems selected
from the online lexicons LIWC and Harvard General Inquirer,
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:

ทำงานล่วงหน้า IEMOCAPRozgi classi c et al. [10] ed เสียงที่พบใน IEMOCAPในสี่อารมณ์แยกประเภท ใช้ทั้งเสียง และคุณสมบัติทางภาษา ถุงของแสดงคำ (โบว์)ใช้ กับ 10,000 คำหลัก และคำลำต้นที่เลือกจาก lexicons ออนไลน์ LIWC และฮาร์วาร์ดเรอทั่วไปและถูกลดไปเวกเตอร์มิติคุณลักษณะ 125แทน di ระหว่างการผลิตประเภทอารมณ์ เป็นต้นรวมใช้คุณลักษณะเสียงระดับ utterance และ classi- ed ใช้ SVM มีเคอร์เนล RBF การเพิ่มภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำงานก่อนใน IEMOCAP
Rozgi? C, et al [10] จัดประเภทคำพูดที่พบใน IEMOCAP
ในสี่ประเภทอารมณ์ไม่ต่อเนื่องโดยใช้ทั้งอะคูสติกและ
คุณลักษณะของภาษา ถุงของคำ (โบว์) ตัวแทน
ถูกนำมาใช้กับ 10,000 คำและคำลำต้นเลือก
จาก LIWC คำศัพท์ออนไลน์และฮาร์วาร์ทั่วไปไควเรอร์
และถูกลดลงไปเวกเตอร์ 125 คุณลักษณะมิติ
ที่เป็นตัวแทนของดิ? ต่างกันประเภทอารมณ์ ฟิวชั่นในช่วงต้นได้รับการ
จ้างงานที่มีคุณสมบัติอะคูสติกระดับคำพูดและ classi-
เอ็ดใช้ SVM RBF เคอร์เนล นอกเหนือจากภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทำงานก่อนใน iemocaprozgic et al . [ 10 ] classied การพูดที่พบใน iemocapสี่ประเภทที่ใช้ทั้งเสียงและอารมณ์ไม่ต่อเนื่องคุณสมบัติทางด้านภาษาศาสตร์ ถุงของคำ ( โบว์ ) แทนใช้กับ 10 , 000 ต้น เลือกคำหลักและคำจากพจนานุกรมออนไลน์ liwc ฮาร์วาร์ดนักค้นคว้าและทั่วไป ,และลดลงเหลือ 125 มิติแบบเวกเตอร์dierent ประเภทแสดงอารมณ์ ฟิวชั่นเป็นก่อนใช้กับระดับที่คุณสมบัติอะคูสติก และ classi -เอ็ดใช้ RBF kernel SVM . เพิ่มภาษา