以多層感知器辨識情緖於國台客語料庫

摘要

本研究為使用多層感知器（Multilayer Perceptron, MLP)基於聲學特徵參數的情緒 辨識系統，此實驗使用一個新的台灣語言語料庫，此語料庫以仿照EMO-DB的方 式錄製，包含台灣常見的三種語言，分別為國語、台語及客語。每種語言各由五男 五女錄製而成，且事後以人工篩選的方式，將較不易分辨情緒的音檔麵除，本研究 將使用180維的聲學特徵以多層感知器進行單一語言、跨語言及混合語言的實驗。 在用單一語言作為訓練集時，國、台、客語分別得到60% 、 48.9% 、 54.4%的辨識 率，而經過語者正規化與使用混合語料做為訓練集後國、台、客語分別得到最好 63.5% 、 53.1% 、 64.6%的辨識率。