مقاله آشکارسازی وجود استرس در گفتار با استفاده از ویژگی های مبتنی بر مدل غیرخطی تولید گفتار

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله آشکارسازی وجود استرس در گفتار با استفاده از ویژگی های مبتنی بر مدل غیرخطی تولید گفتار دارای ۱۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله آشکارسازی وجود استرس در گفتار با استفاده از ویژگی های مبتنی بر مدل غیرخطی تولید گفتار  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله آشکارسازی وجود استرس در گفتار با استفاده از ویژگی های مبتنی بر مدل غیرخطی تولید گفتار،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله آشکارسازی وجود استرس در گفتار با استفاده از ویژگی های مبتنی بر مدل غیرخطی تولید گفتار :

مقاله آشکارسازی وجود استرس در گفتار با استفاده از ویژگی های مبتنی بر مدل غیرخطی تولید گفتار که چکیده‌ی آن در زیر آورده شده است، در ۱۳۸۷ در پردازش علایم و داده ها از صفحه ۸۵ تا ۹۴ منتشر شده است.
نام: آشکارسازی وجود استرس در گفتار با استفاده از ویژگی های مبتنی بر مدل غیرخطی تولید گفتار
این مقاله دارای ۱۰ صفحه می‌باشد، که برای تهیه‌ی آن می‌توانید بر روی گزینه‌ی خرید مقاله کلیک کنید.
کلمات مرتبط / کلیدی:
مقاله آشکارسازی استرس
مقاله آشکارسازی احساس
مقاله پردازش گفتار

چکیده و خلاصه‌ای از مقاله:
مطالعات نشان می دهند که استرس روانی گوینده در نحوه تولید گفتار او اثر می گذارد. آشکارسازی وجود استرس در گفتار دارای کاربردهای متعدد می باشد. در کارهای اخیر، ویژگی های صوتی مختلف، به صورت جداگانه، توسط طبقه بندی کننده HMM مورد ارزیابی قرار گرفته اند و از میان آن ها، ویژگی غیرخطی TEO-CB-Auto-Envکارآمدترین پارامتر بوده است. در این مقاله، یک ویژگی جدید که آن را (TEO-Pch-LFPC) می نامیم، پیشنهاد شده است. دادگان گفتار استرسی (حالات خنثی، عصبانی، بلند و لمبارد) از پایگاه داده SUSAS برداشته شده و نقطه قوت کار حاضر این است که در آن، از طبقه بند های ساده تری نسبت به HMM استفاده شده است، یعنی طبقه بندهای استاتیک (KNN،LDA و SVM)، و روش ارزیابی نیز RRM می باشد. با استفاده از ویژگی TEO-Pch-LFPC و طبقه بند SVM، در تفکیک دو حالته، درصد صحت ۹۳۷۸% و در طبقه بندی چندحالته ۷۰۲۲% می باشد.