Feature Transfer Learning for Speech Emotion Recognition

Deng, Jun

User: Guest

Jun Deng

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Original title:: Feature Transfer Learning for Speech Emotion Recognition
Translated title:: Feature Transfer Learning für Sprachemotionserkennung
Author:: Deng, Jun
Year:: 2016
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:: Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.)
Referee:: Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.); Hemmert, Werner (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:: DAT 815d
Abstract:: With the availability of speech data obtained from different devices, the distribution mismatch between the training and test data has an adverse impact on speech emotion recognition systems. To address this issue, this thesis proposes a set of novel feature transfer learning methods based on autoencoders. Experimental results demonstrate the advantages of the proposed algorithms over other modern transfer learning methods.
Translated abstract:: Mit der Verfügbarkeit der von verschiedenen Geräten aufgenommenen Sprachdaten, hat die ungleiche Verteilung zwischen den Trainings- und Testdaten eine nachteilige Auswirkung auf die Sprachemotionserkennungssystemen. Um dieses Problem zu beheben, schlägt diese Arbeit eine Reihe von neuen Übertragungslernmethoden vor, die auf Autoencoder basieren. Die experimentellen Ergebnisse zeigen die Vorteile der vorgeschlagenen Algorithmen gegenüber anderen modernen Übertragungslernmethoden.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1277589
Date of submission:: 24.09.2015
Oral examination:: 02.06.2016
File size:: 1139549 bytes
Pages:: 147
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20160602-1277589-1-4
Last change:: 07.07.2016
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