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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Studying Self- and Active-Training Methods for Multi-feature Set Emotion Recognition

verfasst von : José Esparza, Stefan Scherer, Friedhelm Schwenker

Erschienen in: Partially Supervised Learning

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Automatic emotion classification is a task that has been subject of study from very different approaches. Previous research proves that similar performance to humans can be achieved by adequate combination of modalities and features. Nevertheless, large amounts of training data seem necessary to reach a similar level of accurate automatic classification. The labelling of training, validation and test sets is generally a difficult and time consuming task that restricts the experiments. Therefore, in this work we aim at studying self and active training methods and their performance in the task of emotion classification from speech data to reduce annotation costs. The results are compared, using confusion matrices, with the human perception capabilities and supervised training experiments, yielding similar accuracies.

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Metadaten
Titel
Studying Self- and Active-Training Methods for Multi-feature Set Emotion Recognition
verfasst von
José Esparza
Stefan Scherer
Friedhelm Schwenker
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28258-4_3