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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Campus Bullying Detection Based on Speech Emotion Recognition

verfasst von : Chenke Wang, Daning Zhang, Liang Ye

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Campus bullying is now receiving worldwide attention and a great number of measures have been introduced. This article introduces speech emotion recognition into the detection of the bullying incidents on campus. In this paper, the audio data are pre-processed through the frame division and endpoints detection. Based on the victim’s emotional changes during bullying, 36 MFCC features are extracted. This article uses the Wrapper algorithm, combined with KNN classifier for features selection and dimensionality reduction, which constructs the systemic model. The accuracy of model learning performance is about 80%, and it has been proved to be stable, which shows a promise in campus bullying detection.

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Metadaten
Titel
Campus Bullying Detection Based on Speech Emotion Recognition
verfasst von
Chenke Wang
Daning Zhang
Liang Ye
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-15-8410-7

Electronic ISBN: 978-981-15-8411-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8411-4_146

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