Mensch, Maschine, Emotion: Erkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
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Saarbrücken
VDM Verlag Dr. Müller
2007
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|---|---|
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung.1
1.1 Motivation und Zielsetzung.1
1.1.1 Anwendungsgebiete der automatischen Emotionserkennung.2
1.1.2 Wahl der Modalitäten.4
1.1.3 Defizite im Bereich praktischer Anwendbarkeit.6
1.1.4 Ziele.7
1.2 Lösungsansatz.7
1.3 Aufbau des Buchs.8
2 Grundlagen.11
2.1 Mensch-Maschine-Kommunikation.11
2.2 Definition der Emotion.12
2.3 Kategorisierung von Emotion.13
2.3.1 Dimensionales Modell.13
2.3.2
Kategóriáié
Beschreibung.15
2.4 Akquisition emotionaler Daten.18
2.5
Usability
Engineering.20
2.5.1 Laborräume.21
2.5.2 Semiautomatische Versuchsablaufsteuerung.23
2.6 Mustererkennung.25
2.6.1 Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion.26
2.6.2 Klassifikation.26
2.7 Stand der Forschung.28
2.7.1 Akustische Analyse.29
2.7.2 Linguistische Analyse.30
2.7.3 Verarbeitung manueller Interaktionsdaten.31
Akustische Emotionserkennung.33
3.1 Menschliche Sprachproduktion und Perzeption.34
3.2 Vorverarbeitung.37
3.2.1 Segmentierung.38
3.2.2 Fensterung und Konturextraktion.38
3.2.3 Konturglättung.41
3.3 Statistische Kenngrößen.42
3.3.1 Momente.42
3.3.2
Extrema
.43
3.3.3 Normierung von Funktionalen.44
3.4
Prosodie
.44
3.4.1
Elongation.
44
3.4.2 Intensität.45
3.4.3 Intonation.46
3.4.4 Dauer.50
3.5 Stimmqualität.51
3.5.1
Formanten
.51
3.5.2 Harmonische Ausgeprägtheit.55
3.5.3 Spektrale
Charakteristika
.56
3.5.4 Mel-Frequenz-Cepstral-Koeffizienten.58
3.6 Artikulation.60
3.7 Automatische Klassifikation von Mustern.62
3.7.1 Abstandsklassifikatoren.62
3.7.2 Support-Vektor-Maschinen.64
3.7.3 Künstliche Neuronale Netze.69
3.7.4 Entscheidungsbäume.74
3.7.5 Naive-Bayes-Klassifikator.77
3.7.6 Bayessche Netze.79
3.8 Ensemble-Klassifikation.82
3.8.1
Bagging, Boosting
und MultiBoosting.83
3.8.2
Stacking
und
Voting
.85
3.9 Reduktion und Selektion von Merkmalen.86
3.9.1 Principal-Component-Analysis.87
3.9.2
Information-Gain
und Gleitende Suchverfahren.89
3.10 Genetische Generierung von Merkmalen.92
3.11 Automatische Klassifikation von Zeitreihen.95
3.11.1 Dynamic-Time-Warping.95
3.11.2 Hidden-Markov-Modelle.97
3.12 Experimente und Ergebnisse.104
3.12.1 Verwendete Datenbanken.104
3.12.2 Menschliche Leistung in der Diskrimination.109
3.12.3 Evaluierungsstrategien.HO
3.12.4 Evaluierung der akustischen Analyse.112
Linguistische Emotionserkennung.123
4.1 Vokabular.124
4.1.1 Generierung.124
4.1.2
Stopping
.124
4.1.3
Stemming.
126
4.2 Verarbeitung geschriebener Eingabe.128
4.2.1 Texterfassung.128
4.2.2 Soft-String-Matching.128
4.3 Verarbeitung gesprochener Eingabe.133
4.3.1 Automatische Spracherkennung.133
4.3.2 Segmentierung.135
4.4 Statistisches Sprachmodell.137
4.4.1 Schätzung der Wahrscheinlichkeiten.139
4.4.2
Probabilistische
Modellierung.140
4.5 Vektorraummodell.141
4.6 Grafische Modellierung.143
4.7 Experimente und Ergebnisse.144
4.7.1 Verwendete Datenbanken.145
4.7.2 Menschliche Leistung in der Diskrimination.147
4.7.3 Evaluierung der linguistischen Analyse.148
Manuelle Emotionserkennung.151
5.1 Verarbeitung von Mauszeigerbewegungen.151
5.2 Extraktion der Merkmale.152
5.2.1 Segmentierung.152
5.2.2 Extraktion der Basiskonturen.152
5.2.3 Funktionalbildung.154
5.3 Verarbeitung berührsensitiver Eingabe.155
5.3.1 Basistechnologie.155
5.3.2 Merkmalsextraktion.156
5.4 Experimente und Ergebnisse.156
5.4.1 Verwendete Datenbanken.156
5.4.2 Evaluierung der Bewegungsanalyse.158
Integration und Adaption.161
6.1 Integration akustischer und linguistischer Information.161
6.2 Multimodale Integration.164
6.3 Sprechererkennung zur automatischen Adaption.165
Anwendung und Transfer.169
7.1 Einsatz in der Spracherkennung.169
7.1.1 Adaption an emotionale Sprechweise.169
7.1.2 Sprachverstehen.171
7.2 Transfer in die Musikverarbeitung.171
7.2.1 Diskrimination von Sprache Gesang und Musik.172
7.2.2 Melodieerkennung.174
7.2.3
Demonstrator
multimodale Musiksuche.179
7.3 Einsatz im Fahrzeug.182
7.3.1
Demonstrator
Infotainmentbedienung im Fahrzeug.183
7.3.2 Anwendung der Emotionserkennung.184
8 Diskussion und Ausblick.187
A
Anhang.191
A.I BNF
Versuchsablaufsteuerung.191
A.2 Ergebnisse Merkmalsselektion.192
A.3 Auszüge gesprochener Inhalt.195
A.3.1 Zuordnungstest linguistische Emotionserkennung.195
A.3.2 Trainingssätze EA-WSJ.196
A.3.3 Sätze der EMO-DB.197
A.4
MMI
Prototyping.
197
Α.
5 Fahraufgabe.199
Index.201
Verwendete Abkürzungen.202
Nomenklatur.204
Bibliographie.211 |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung.1
1.1 Motivation und Zielsetzung.1
1.1.1 Anwendungsgebiete der automatischen Emotionserkennung.2
1.1.2 Wahl der Modalitäten.4
1.1.3 Defizite im Bereich praktischer Anwendbarkeit.6
1.1.4 Ziele.7
1.2 Lösungsansatz.7
1.3 Aufbau des Buchs.8
2 Grundlagen.11
2.1 Mensch-Maschine-Kommunikation.11
2.2 Definition der Emotion.12
2.3 Kategorisierung von Emotion.13
2.3.1 Dimensionales Modell.13
2.3.2
Kategóriáié
Beschreibung.15
2.4 Akquisition emotionaler Daten.18
2.5
Usability
Engineering.20
2.5.1 Laborräume.21
2.5.2 Semiautomatische Versuchsablaufsteuerung.23
2.6 Mustererkennung.25
2.6.1 Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion.26
2.6.2 Klassifikation.26
2.7 Stand der Forschung.28
2.7.1 Akustische Analyse.29
2.7.2 Linguistische Analyse.30
2.7.3 Verarbeitung manueller Interaktionsdaten.31
Akustische Emotionserkennung.33
3.1 Menschliche Sprachproduktion und Perzeption.34
3.2 Vorverarbeitung.37
3.2.1 Segmentierung.38
3.2.2 Fensterung und Konturextraktion.38
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3.3 Statistische Kenngrößen.42
3.3.1 Momente.42
3.3.2
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.43
3.3.3 Normierung von Funktionalen.44
3.4
Prosodie
.44
3.4.1
Elongation.
44
3.4.2 Intensität.45
3.4.3 Intonation.46
3.4.4 Dauer.50
3.5 Stimmqualität.51
3.5.1
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.51
3.5.2 Harmonische Ausgeprägtheit.55
3.5.3 Spektrale
Charakteristika
.56
3.5.4 Mel-Frequenz-Cepstral-Koeffizienten.58
3.6 Artikulation.60
3.7 Automatische Klassifikation von Mustern.62
3.7.1 Abstandsklassifikatoren.62
3.7.2 Support-Vektor-Maschinen.64
3.7.3 Künstliche Neuronale Netze.69
3.7.4 Entscheidungsbäume.74
3.7.5 Naive-Bayes-Klassifikator.77
3.7.6 Bayessche Netze.79
3.8 Ensemble-Klassifikation.82
3.8.1
Bagging, Boosting
und MultiBoosting.83
3.8.2
Stacking
und
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.85
3.9 Reduktion und Selektion von Merkmalen.86
3.9.1 Principal-Component-Analysis.87
3.9.2
Information-Gain
und Gleitende Suchverfahren.89
3.10 Genetische Generierung von Merkmalen.92
3.11 Automatische Klassifikation von Zeitreihen.95
3.11.1 Dynamic-Time-Warping.95
3.11.2 Hidden-Markov-Modelle.97
3.12 Experimente und Ergebnisse.104
3.12.1 Verwendete Datenbanken.104
3.12.2 Menschliche Leistung in der Diskrimination.109
3.12.3 Evaluierungsstrategien.HO
3.12.4 Evaluierung der akustischen Analyse.112
Linguistische Emotionserkennung.123
4.1 Vokabular.124
4.1.1 Generierung.124
4.1.2
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.124
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4.2 Verarbeitung geschriebener Eingabe.128
4.2.1 Texterfassung.128
4.2.2 Soft-String-Matching.128
4.3 Verarbeitung gesprochener Eingabe.133
4.3.1 Automatische Spracherkennung.133
4.3.2 Segmentierung.135
4.4 Statistisches Sprachmodell.137
4.4.1 Schätzung der Wahrscheinlichkeiten.139
4.4.2
Probabilistische
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4.5 Vektorraummodell.141
4.6 Grafische Modellierung.143
4.7 Experimente und Ergebnisse.144
4.7.1 Verwendete Datenbanken.145
4.7.2 Menschliche Leistung in der Diskrimination.147
4.7.3 Evaluierung der linguistischen Analyse.148
Manuelle Emotionserkennung.151
5.1 Verarbeitung von Mauszeigerbewegungen.151
5.2 Extraktion der Merkmale.152
5.2.1 Segmentierung.152
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5.2.3 Funktionalbildung.154
5.3 Verarbeitung berührsensitiver Eingabe.155
5.3.1 Basistechnologie.155
5.3.2 Merkmalsextraktion.156
5.4 Experimente und Ergebnisse.156
5.4.1 Verwendete Datenbanken.156
5.4.2 Evaluierung der Bewegungsanalyse.158
Integration und Adaption.161
6.1 Integration akustischer und linguistischer Information.161
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7.1 Einsatz in der Spracherkennung.169
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7.2.3
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multimodale Musiksuche.179
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7.3.1
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7.3.2 Anwendung der Emotionserkennung.184
8 Diskussion und Ausblick.187
A
Anhang.191
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Versuchsablaufsteuerung.191
A.2 Ergebnisse Merkmalsselektion.192
A.3 Auszüge gesprochener Inhalt.195
A.3.1 Zuordnungstest linguistische Emotionserkennung.195
A.3.2 Trainingssätze EA-WSJ.196
A.3.3 Sätze der EMO-DB.197
A.4
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Prototyping.
197
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5 Fahraufgabe.199
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