I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   2 ,  A p r il   2 0 2 1 ,   p p .   1 2 5 9 ~1 2 6 4   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 1 i 2 . p p 1 2 5 9 - 1 2 6 4          1259       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Speech  e m o tion r ecog nition ba sed  o n SVM a nd  K N N  cla ss ificatio ns fus io n       M o ha m m e d J a w a d Al  Duj a i li 1 ,  Abba s   E bra hi m i - M o g ha da m 2 ,  Ah m ed  F a t la w i 3   1 De p a rt m e n t  o f   El e c tro n ic an d   Co m m u n ica ti o n ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Ku f a ,   N a ja f ,   Ira q   2 El e c tri c a l  E n g in e e rin g   De p a rtm e n t  F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   F e rd o w si Un iv e rsit y   o f   M a sh h a d ,   M a sh h a d ,   Ira n   3 Co m p u ter E n g in e e rin g   De p a rtm e n t  F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   F e rd o w si Un iv e rsit y   o f   M a sh h a d ,   M a sh h a d ,   Ira n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  2 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   A u g   2 3 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Oct  2 1 ,   2 0 2 0     Re c o g n izin g   th e   se n se   o f   sp e e c h   is  o n e   o f   th e   m o st  a c ti v e   re se a r c h   t o p ics   i n   sp e e c h   p ro c e ss in g   a n d   in   h u m a n - c o m p u ter  in tera c ti o n   p ro g ra m s.  De sp it e   a   w id e   ra n g e   o f   stu d ies   in   th is  sc o p e ,   th e re   is  stil l  a   lo n g   g a p   a m o n g   th e   n a tu ra l   f e e li n g s  o f   h u m a n s  a n d   th e   p e rc e p ti o n   o f   th e   c o m p u ter.  In   g e n e ra l,   a   se n so ry   re c o g n it io n   sy ste m   f ro m   sp e e c h   c a n   b e   d iv id e d   in to   t h re e   m a i n   se c ti o n s:   a tt rib u te  e x trac ti o n ,   f e a tu re   se l e c ti o n ,   a n d   c las sif ica ti o n .   In   t h is  p a p e r ,   f e a tu re s  o f  f u n d a m e n tal  f r e q u e n c y   (F EZ )  (F 0 ),   e n e r g y   (E) ,   z e ro - c r o ss in g   ra te  (ZCR),   f o u rier  p a ra m e ter  (F P ),   a n d   v a rio u s  c o m b in a ti o n s  o f   th e m   a r e   e x trac ted   f ro m   th e   d a ta  v e c to r,   T h e n ,   t h e   p rin c i p a l  c o m p o n e n t  a n a ly sis   (P CA )  a lg o rit h m   is  u se d   to   re d u c e   th e   n u m b e r  o f   fe a tu re s.  T o   e v a lu a te  th e   s y ste m   p e r f o rm a n c e .   T h e   f u sio n   o f   e a c h   e m o ti o n a l  sta te  w il l  b e   p e rf o r m e d   late r  u sin g   su p p o r t  v e c to r  m a c h i n e   (S V M ),   K - n e a re st  n e ig h b o r  ( KN N),  In   term s  o f   c o m p a riso n ,   si m il a r  e x p e rime n ts  h a v e   b e e n   p e r f o rm e d   o n   t h e   e m o ti o n a l  sp e e c h   o f   th e   G e r m a n   lan g u a g e ,   En g li sh   lan g u a g e ,   a n d   sig n if ica n t   re su lt s w e re   o b tain e d   b y   th e se   c o m p a riso n s.   K ey w o r d s :   FEZ   FP   KNN   P C A   Sp ee ch   e m o tio n   SVM   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC  BY - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mo h a m m ed   J a w ad   A l D u j aili   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ic   an d   C o m m u n ica tio n   E n g i n ee r in g   Facu lt y   o f   E n g i n ee r i n g ,   U n i v e r s it y   o f   K u f a   Naj af ,   I r aq   E m ail:  Mo h a m m ed . ch al lab @ u o k u f a. ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   Dete ctio n   o f   s e n s a tio n   f r o m   s p ee ch   s ig n al  i s   o n e  o f   t h e  r elativ el y   n e w   b r an c h e s   in   s p ee ch   p r o ce s s in g ,   w h ich   ca n   p la y   a n   i m p o r tan t   r o le  in   h u m a n - r o b o t  in ter ac tio n s .   Dete ct in g   th e  s e n s e  o f   s p ee ch   is   v er y   u s e f u l  f o r   ap p licatio n s   t h at  R eq u ir es  a  n at u r al  in ter ac tio n   b et w ee n   h u m a n s   an d   t h e   m ac h in e,   s u c h   as   m o v ie s ,   w eb   an d   co m p u ter   tr ain i n g   ap p licatio n s ,   w h er e  th e  r esp o n s e  d ep en d s   o n   t h e  u s er ' s   f ee li n g s .   I t  ca n   also   b e  u s ed   as   a  u s ef u l   m ed ical  d ev ice   f o r   t h e   d iag n o s is   o f   ce r tai n   p atie n ts ,   s u ch   as   a u tis m ,   P ar k in s o n ' s   d is ea s e  [ 1 ] .   Sp ee ch   r e co g n iti o n   s y s te m s   d etec t   th e  e m o ti o n al  s tate  o f   t h e  s p ea k er   to   an al y ze   th e  s o u n d   ch ar ac ter is tic s .   Ho w ev er ,   h u m an   v o ice  h as  a   co m b i n atio n   o f   i n f o r m atio n   i n cl u d in g   n ar r ativ e  tr ait s   a n d   lex ical,   c u ltu r al,   p s y c h o lo g ic al,   an d   e m o tio n al  f ea t u r es.  T h e  p r esen ce   o f   t h e s e  co m m u n icatio n   d i m e n s io n s   ca u s e  t h e  v ar iab le s   th at  a f f ec t  th e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  d iag n o s tic  s y s te m .   He n ce ,   t h e  cr ea tio n   o f   e m o tio n a l   m o d el s   r eq u ir es  t h eir   ca r ef u l  co n s id er atio n   to   co m p e n s ate  t h e  ef f ec t s   o f   t h ese  v ar iab les  [ 2 ] .   Hu m a n   s p ee c h   co n s is ts   o f   t w o   p ar ts   o f   t h e  co n ten t  an d   th e  to n e.   Hu m a n   b ein g s   u s u a ll y   m ea n   ea ch   o th er   b o th   b y   co n te n t  an d   b y   u s i n g   t h e  to n e.   So ,   t h e   s a m e  co n ten t  t h at  is   ex p r ess ed   in   t w o   d i f f er en t   ten s es   m a y   h a v e  t w o   d if f er en t   m ea n in g s   a n d   m ea n i n g s .   I n v e s tig a tio n s   o n   th e  r ec o g n it io n   o f   e m o tio n   f r o m   s p ee ch   ca n   b e  s tu d ied   in   ter m s   o f   th e  f ea t u r es  u s ed   a n d   t h e  cla s s if icatio n   al g o r ith m .   Ma n y   r ese ar ch er s   i n   t h i s   ar ea   h av e   f o c u s ed   th eir   e f f o r ts   o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 2 1   :   1 2 5 9   -   1264   1260   ch o o s in g   a  s tr o n g   cla s s i f icati o n   alg o r ith m .   Fo r   ex a m p le,   i n   [ 3 ] ,   a   s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e  ( SVM)   b ased   r etr iev al  m eth o d   w a s   u s ed   to   e x tr ac t t h e  attr ib u te  an d   f r o m   th e  2 - clas s   m u l ti s u p p o r t v ec to r   m ac h in e  ( M SVM)   an d   K - n ea r est  n ei g h b o r in g .   I n   r esear ch   s u ch   a s   [ 4 ] ,   th e  w av elet  p ac k et  en tr o p y   a n d   f ea t u r es  s u c h   a s   Fre u n d   Fre q u en c y ,   J itter ,   Sch i m er ,   M el  f r eq u e n c y   ce p s tr al  co e f f ic ie n t ,   etc.   h a v e  b ee n   u s ed ,   an d   t h e  d ata  class i f i ca tio n   h as  b ee n   m ad e  u s i n g   t h e  S V M .   Sp ee ch   r ec o g n i tio n   s y s te m s   ca n   b e  d iv id ed   in to   t w o   e s s e n tial  p ar ts   o f   t h e  f ea t u r e  ex tr ac tio n   an d   cla s s i f i ca tio n .   Fi g u r e  1   s h o w s   t h e  b lo ck   d iag r a m   o f   a  s p ee ch   r ec o g n itio n   s y s te m .   I n   t h e  r e m ain d er   o f   t h is   p ap er ,   s ec tio n   2   d is c u s s es   th e   f u s io n   o f   f ea tu r es,   f ea tu r e  d e g r ad atio n   w it h   t h e  m ai n   co m p o n e n t s   ( P C A )   a n d   th e   c lass i f icatio n s   u s ed   in   th e   p r o p o s ed   m eth o d .   Sectio n   3   p r esen t s   t h e  p r o p o s ed   m et h o d .   S ec tio n   4   d is cu s s es   th e  r esu lts   o f   th e  d ia g n o s ti c  test s   b y   s p ee ch ,   an d   i n   t h e  f in a l  s ec tio n ,   th e   co n clu s io n   is   d r a w n .           Fig u r e  1 .   B lo ck   d iag r a m   g e n er al  d iag n o s i s   o f   s p ee c h       2.   ST E P S T O   D E T E C T   F E E L I NG S B Y  SPE E CH   As  s h o w n   i n   F ig u r e   1 ,   t h e  s e n s o r y   r ec o g n itio n   s y s te m   co n s i s ts   o f   f o u r   p ar ts .   I n itial l y ,   a   s p ee ch   s ig n a l   en ter s   t h e  s y s te m .   T h en   ex tr ac tio n   an d   r ed u ctio n   f u n ct io n s   ar e  p er f o r m ed .     2 . 1 .     Da t a ba s e   W e  u s ed   th r ee   d atab ases   in   Ger m an   a n d   E n g l is h   to   ev al u ate  th e  p r o p o s ed   m et h o d .   T h e  Ger m a n   B er lin   d atab ase  i s   p u b lic l y   a v ailab le  o n   th e   I n ter n et,   an d   m an y   r e s ea r ch er s   h a v e  u s ed   it  i n   t h eir   w o r k .   T h is   d atab ase  co n tain s   5 3 6   s en te n ce s   ( 1 0   s p ea k er s ,   7   f ee li n g s ,   1 0   w o r d s   in cl u d in g   n at u r al  e m o tio n s ,   B o r ed o m .   d is g u s t,  Fear ,   h ap p in es s ,   s ad n ess ,   An g er ) .   T h e  SA VE E   d atab as e  is   in   E n g lis h   an d   co n tai n s   4 8 0   s en ten ce s   in   7   s en s es  ( n at u r al  e m o tio n s ,   d i s g u s t ,   Fear ,  h ap p in e s s ,  An g er ,   s ad n ess ,   s u r p r is e) .   I n   o r d er   to   ev alu ate  th e   p r o p o s ed   s y s te m   i n   all  ex p er i m en ts   u s i n g   th e  N - f o ld   cr o s s - v alid atio n   w a s   Used   [ 2 ,   4 ] .     2. 2 .    E x t ra ct io n  a nd   re du ct io n o f   f ea t ures   I n   th i s   p ap er ,   to w   f ea tu r e  g r o u p s   h a v e  b ee n   in v e s ti g ated .   T h e  f ir s t  g r o u p   is   b ased   o n   f u n d a m en tal   fr eq u en c y   ( F0 ) ,   en er g y   ( E ) ,   ze r o - cr o s s in g   r ate  ( Z C R )   ( FEZ ) .   T h e  s ec o n d   g r o u p   is   b ased   o n   th e  Fo u r ier   p ar am eter   ( FP )   m o d el.     2. 2 . 1 .   F E Z   co nti nu o us   f ea t ur es   FEZ   f ea tu r es   ar e  b ased   o n   t h r ee   f u n d a m e n tal  f u n ctio n al   g r o u p s   ( F0 ) ,   e n er g y   ( E ) ,   a n d   ze r o - cr o s s i n g   r ate   ( Z C R ) .   T h ese  f ea t u r es  ar e  am o n g   t h e  m o s t  co m m o n l y   u s ed   f ea tu r es  i n   r ec o g n iz i n g   s e n s a tio n   f r o m   s p ee ch ,   as  p ar t  o f   th e  s ta n d ar d   f ea t u r es  o f   t h is   f ield   [ 5 ,   6 ] .   T h e  Sp ee ch   B ase  Fre q u en c y   ( F0 )   is   an   i m p o r tan t   f ea t u r e  th at  p r o v id es  th e  to n e al  an d   r h y t h m ic  p r o p er ties   o f   th e  s p ee c h .   E n er g y   s tr o n g l y   s ig n al s   th e  s p ee ch   s ig n al,   s h o w i n g   a  p a u s e   an d   e m p h asi s   o n   s p ee ch ,   an d   i s   h i g h l y   d ep en d en t   o n   s p ee ch   d ialec t.  T h e  ze r o   cr o s s in g   r ate  ( Z C R )   r ep r esen t s   th e  m o m e n ts   t h at  th e  ad j ac en t  s a m p les  o f   an   ac o u s tic  s i g n al  ar e  ch an g i n g   th e  s ig n .   R esear c h   h as   s h o w n   th at  th e   s et   o f   F0 ,   e n er g y ,   a n d   Z C R   f ea t u r es  ar e  b etter   th a n   f ea t u r es  s u c h   a s   Fo r m en t  a n d   L i n ea r   p r ed ictiv e  ce p s tr al  co ef f icien ts   ( FP C )   [ 7 ,   8 ] .   I n   th i s   s t u d y ,   FEZ   f ea tu r es  ar e  e x tr ac ted   f r o m   t h e  f u n d a m en ta l  f r eq u e n c y   ( F0 ) ,   en er g y   ( E ) ,   ze r o - cr o s s in g   r ate  ( Z C R )   s i g n als.  F o r   th is   p u r p o s e,   t h e  s p ee ch   s ig n al   is   f ir s t  d i v id ed   i n to   f r a m e s   o f   2 0   m illi s ec o n d s   w it h   an   o v er lap   o f   1 0   m illi s ec o n d s .   F u n d a m e n tal  f r eq u en c y   ( F0 ) ,   en er g y   ( E ) ,   an d   ze r o - cr o s s i n g   r ate  ( Z C R )   ar e  ca lcu lated   f o r   ea ch   f r a m e.   So ,   th er e  ar e  t h r ee   cu r v e s   f o r   f u n d a m en tal   f r eq u en c y   ( F0 ) ,   en er g y   ( E ) ,   an d   z er o - cr o s s in g   r ate  ( Z C R ) .   Mi n i m u m ,   m a x i m u m ,   av er ag e,   m ea n ,   a n d   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   th e s e  cu r v es  w il l b e  u s ed   as FE Z   attr ib u te s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       S p ee ch   emo tio n   r ec o g n itio n   b a s ed   o n   S V M a n d   K N N   cla s s if ica tio n s   fu s io n   ( Mo h a mme d   J a w a d   A l  Du ja ili )   1261   2. 2 . 2 .   F o urier  pa ra m et er   ( F P )   Fo u r ier   s er ies   a n al y s is   is   o n e  o f   t h e  m o s t   i m p o r ta n t  a n a l y tical   m e th o d s   in   en g i n ee r in g .   Fo u r ier   an al y s is   h as   b ee n   w id el y   u s e d   f o r   s i g n al  p r o ce s s i n g ,   i n cl u d in g   f ilter in g ,   co r r elatio n ,   en co d in g ,   i n te g r ati n g ,   an d   ex tr ac ti n g   f ea t u r es  f o r   p atter n   r ec o g n itio n .   T h is   Fo u r ier   an al y s is   i s   a  s i g n al  to   d ec o m p o s e  i n to   it s   s in u s o id al  v ib r atio n s .   Fro m   t h is   p er s p ec tiv e,   a  s p ee c h   s ig n al  ca n   b e   r eg ar d ed   as  a   r es u lt  o f   a n   e x cita tio n   s ig n al  ( s o n ic  a u d io   o u tp u t)   p ass i n g   t h r o u g h   a  ti m e - v ar y i n g   lin ea r   ti m e  f ilter   ( p h o n o lo g ical  d u ct  ass e m b l y )   th at  m o d els  t h e  r eso n a n ce   p r o p er ties   o f   th e  au d io   d ev ice.   A  s p ee ch   s i g n al  ( n )   x   d iv id ed   in to   L   f r a m e  ca n   b e  r ep r esen ted   b y   t h e  co m b i n atio n   o f   a  FP   m o d el  in   t h e  f o r m   ( 1 )   [ 9 ] :     X ( n ) = ∑ ( H K 1 ( ) ( c os ( 2 2  ) ) + 1 ) M K = 1   (1 )     w h er e:  Fs   i s   th e  s a m p li n g   f r eq u en c y   o f   th e  s p ee ch   s i g n a l   ( n )   x ,   an d   th e  a m p lit u d e  a n d   th e  p h ase  is   t h e  h ar m o n ic  s i n u s o id al  co m p o n en t  k ,   l   r ep r esen ts   t h e  f r a m e,   an d   M  is   th e  n u m b er   o f   h ar m o n ic  ele m e n ts   o f   s p ee ch .   T h e  h ar m o n ics  o f   t h i s   m o d el  ar e  a  Fo u r ier   s er ial  d is p lay   o f   th e  al ter n ati n g   co m p o n en t s   o f   t h e  s p ee c h   s ig n al.   Fo r   ea ch   f r a m e  o b tain ed   f r o m   s o u n d ,   w e  o b tain   t h e  v alu e s   o f   h ar m o n ic  co e f f ici en ts .   T h e  f ir s t  1 2 0   co ef f icie n t s   w ill  b e  ch o s e n   i n   th e s e  co ef f icie n ts .   T h ese  1 2 0   co ef f icien t s   w it h   f ir s t  a n d   s ec o n d   d eg r ee s   d if f er e n tial  v alu e s   w ill  f o r m   an   ele m e n tal  ele m e n t  ar r ay   o f   3 6 0 .   T h e  m a x i m u m ,   m in i m u m ,   a v er ag e,   m o d e,   an d   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   an   1 8 0 0   elem en t a r r a y   w ill b e  f o r m ed   w h e n   p lacin g   t h o s e   to g et h er   [ 1 0 ] .       2. 3 .    Cla s s if ica t io n   I n   t h is   w o r k ,   w e  u s e   a  co m p o s ite  co n s tr u ct   b ased   o n   th e   t wo   ca teg o r ies  o f   b ac k u p   v ec to r   m ac h i n es   ( SVM) ,   K - n ea r e s t n ei g h b o r   ( KNN) .     2. 3 . 1 .   Su pp o rt   v ec t o r  m a chi ne  ( SVM )   Su p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( S VM )   is   o n e  o f   t h e  s u p er v i s o r y   lear n in g   m et h o d s   t h at  it  u s ed   f o r   class i f icatio n   a n d   r eg r es s io n   [ 1 1 ] .   T h e  b ac k u p   m ac h i n e  ca te g o r izatio n   i s   a   li n ea r   d ata  ca te g o r izatio n   t h at   tr ies   to   s elec t  a  lin e  th at  h as  t h e  h i g h est  m ar g i n   o f   co n f id en ce .   A lt h o u g h   tr ai n i n g   at  t h e  f as test   S VM s   is   v er y   s lo w ,   th is   c lass if icatio n   h as  a  v er y   h ig h   d e g r ee   o f   ac cu r ac y .   I t  h as  b ee n   w id el y   u s ed   to   r ec o g n ize  t h e  f ee lin g   o f   s p ee ch   [1 2,   13 ].     2. 3 . 2 .   K - nea re s t   neig hb o r's a lg o rit h m   ( K NN)   T h e  K - n ea r est  n ei g h b o r   ( KNN)   alg o r ith m   is   a  clas s i f icatio n   tech n iq u e  t h at  is   b ased   o n   c o m p ar ati v e   lear n in g   [ 14,   15 ] .   Fo r   an   ex p er i m en tal  d ata,   t h e  al g o r ith m   lo o k s   f o r   k   s a m p le s   f r o m   t h e  n ea r est  s a m p le s .   I n   th is   m et h o d ,   it  is   d ec id ed   w h i ch   n e w   cla s s   to   f all  i n to ;  w h i ch   clas s if ie s   t h e  n e w   in s ta n ce   b elo n g s   to   a  clas s   th at  h a s   t h e  m o s t  v o tes i n   t h e  K  n ea r est  n eig h b o r s   [ 1 6 ].     2. 3 . 3 .   M a j o rit y   v o t ing   rule:   M VR   I n   o r d er   to   b e  ab le  to   u s e  th e   MV R   r u le,   t h e  m aj o r it y   v o te   m u s t  al w a y s   b e  co r r ec t   [1 7 ] .   T h is   r u le   s tates  t h at  t h e  i n p u t  o f   x   b e lo n g s   to   t h e  clas s   i  i f   an d   o n l y   if   t h e  ex is ti n g   N  cla s s i f ier   e x i s ts ,   t h e  m aj o r ity   o f   th e m   h a v e  ch o s en   i  cla s s   [ 1 8,   19 ] .   T o   im p le m e n t  t h is   m et h o d ,   ea ch   lev el  w o r d   is   f ir s tl y   d eter m i n ed ,   th en   it  i s   an n o u n ce d   a m o n g   th e  f o u r   ex i s tin g   le v els o f   th e  w i n n i n g   s u r f ac e,   w h ic h   h as a   m aj o r it y   o f   5   w o r d s   s elec ted .       3.   CO M P O NE NT   ANA L YS I S  AL G O RIHM   T h e  P C A   tech n iq u e   is   a  s u i ta b le  m et h o d   f o r   r ed u ci n g   d ata  d i m en s io n s   li n ea r l y .   B y   e li m i n ati n g   t h e  m i n u s cu le  co ef f ic ien t s   o b tain ed   f r o m   t h is   co n v er s io n ,   th e   lo s t  d ata  ar e   less   th a n   o th e r   m et h o d s .   I n   th i s   m et h o d ,   th e  ax e s   o f   t h e  n e w   c o o r d in ates f o r   th e  d ata  ar e  d ef i n ed   an d   th e  d ata  i s   e x p r ess ed   b ased   o n   th ese  a x e s   o f   th e   n e w   co o r d in ates.  T h e  f i r s t a x i s   s h o u ld   b e  in   th e   d ir ec tio n   w h er e  th e   d ata  v ar ia n ce   i s   m ax i m ized   ( th at  is ,   in   t h e  d ir ec tio n   i n   w h ich   th e  d ata  is   s ca tter ed ) .   T h e  s ec o n d   a x is   m u s t  b e  p er p en d icu lar   to   t h e  f ir s t  a x is ,   s o   th at   th e  v ar ian ce   o f   t h e  d ata  i s   m a x i m ized .   Si m i lar l y ,   t h e  la ter al  a x is   is   p er p en d ic u lar   to   all  o f   t h e  p r ev io u s   a x e s   s o   th at  t h e  d ata  is   th e  m o s t d is p er s e d   in   th a t d ir ec tio n   [ 2 0 ,   2 1 ] .       4.   T H E   P RO P O SE D  M E T H O D   As  m e n tio n ed ,   e x tr ac ti n g   t h e   p r o p er   f ea tu r e  o f   s p ee ch ,   a n d   an   e f f icie n t  a n d   o p ti m al  cl ass i f icatio n   s y s te m   co n s i s ti n g   o f   t h e  co m b in atio n   o f   s e v er al  cla s s i f icatio n   al g o r ith m s   p la y   a  ce n tr al  r o le  in   t h e  f u n c tio n   o f   a  s en s o r y   r ec o g n i tio n   s y s te m   f r o m   s p ee ch .   I n   th e  m et h o d   p r o p o s ed   in   th i s   p ap er ,   af ter   ex tr ac ti n g   th e   p r o p er ties   ( FEZ ) ,   ( FP )   th e  p r in cip al  co m p o n e n t  an al y s is   ( P C A )   alg o r it h m   is   u s ed   as  a  f ea tu r e  r ed u ctio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 2 1   :   1 2 5 9   -   1264   1262   f ea t u r e,   an d   t h e n   f r o m   t h e  co m b in at io n   o f   su p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( SVM)   a n d   K - clo s e s t  n eig h b o r   ( KNN)   h av e  b ee n   u s ed   as  a  clas s i f ic atio n .   A p p r o p r iate  m et h o d s   a r e  u s ed   to   in cr ea s e  t h e  r eliab i lit y   o f   th e  e m o tio n   d etec tio n   s y s te m   u s i n g   s er ial   f u s io n   o f   cla s s i f ier s   b y   m aj o r ity   v o ti n g   la w .   T o d ay ,   th e   m u lti p le  clas s i f ier   s y s te m s   ( M C S)  cla s s i f ier   i s   u s ed   to   r ep lace   t h e  v er y   co m p lex   clas s es  t h at  r eq u ir e  a   lo t  o f   ed u ca tio n al   ca lcu latio n s   [ 2 2 ] .   T h er e  ar e  th r ee   m eth o d s   to   co m b i n e  cla s s if ica tio n s :  co m b i n atio n ,   s er ia l  an d   p ar allel.   I n   a   h y b r id   m et h o d ,   in   th i s   m et h o d ,   th e  class i f icatio n   is   r eg u lated   in   a  tr ee   s tr u ctu r e  th at  i s   a  co llectio n   o f   d if f er en t   class es  [ 2 3 ] .   I n   p ar allel,   in   th is   m et h o d ,   ea ch   class if icat io n   is   ap p lied   in d ep en d en tl y   an d   th e  d ec is io n   alg o r ith m   is   ap p lied   to   t h e  o u tp u t s .   I n   a  s er ial  m et h o d ,   th e  n u m b er   o f   d i f f er e n t  c lass e s   f o r   o th er   clas s es  is   r ed u ce d .   T h e  p r o p o s ed   m et h o d   w as   co m p ar ed   to   co n v e n tio n al  m et h o d s   f o r   p er f o r m a n ce   ac c u r ac y   an d   co m p u tatio n al  co m p le x it y   [ 2 4 ,   2 5 ] .       5.   E VA L UA T I O N  O F   RE S UL T S   I n   th i s   p ap er ,   w e  h a v e  ex tr a cted   th e  ch ar ac ter is t ics  o f   F E Z   an d   FP   f r o m   t h e  Ger m a n   d atab ase   s en te n ce s   [ 2 ] .   B er lin 's  Ger m a n   d atab ase  i s   p u b lic l y   av ailab l e  th r o u g h   t h e  I n ter n et  a n d   m a n y   r esear ch er s   h a v e   u s ed   it  i n   t h eir   w o r k .   T h is   d at ab ase  co n tain s   5 3 6   s en te n ce s   ( 1 0   s p ea k er s ,   7   f ee lin g s   o f   1 0   s p ee ch es  i n cl u d in g   n atu r al   e m o tio n s ,   B o r ed o m .   d is g u s t,  Fear ,   h ap p in e s s ,   s ad n ess ,   An g er ) .   T h e  S A VE E   d at ab ase  is   i n   E n g l is h   an d   co n tain s   4 8 0   s en ten ce s   i n   s ev e n   f ee li n g s   ( n at u r al  e m o tio n s ,   d is g u s t,  Fear ,   h ap p in e s s ,   An g er ,   s ad n ess ,   s u r p r is e) .   I n   o r d er   to   ev alu a te  th e  p r o p o s ed   s y s te m ,   1 0 - f o ld - cr o s s - v alid atio n   tec h n iq u e  w as  u s ed   in   all   ex p er i m e n ts .   I n itiall y ,   w e  co n s id er ed   th e  f u s io n   o f   t h e  f ea t u r es  to g et h er   a n d   th e n   ap p lied   to   th e  SVM  a n d   KNN  clas s i f icatio n s ,   an d   t h e   r esu lt s   o f   t h e  d etec tio n   r ate  f o r   ea ch   d atab ase  ac co r d in g   t o   th e  clas s if ier ,   in   o r d er   to   b etter   co m p ar e  th e  d atab ase  o f   Ger m a n ,   E n g li s h   w it h   class   T h e  SVM,   KNN   clau s es  s h o w   th e   av er ag e  d etec t io n   r ate   u s i n g   th e   f u s io n   o f   al l  f ea t u r es  a f ter   ap p ly in g   th e   P C A   to   id en ti f y   t h e  s en s es  i n     T ab le s   1   an d   2 .   T h e  p r o p er ty   o f   th e   P C A   i s   t h at  it   d o es  n o t   d elete   an y   i m p o r tan t  f ea t u r e,   as  w e  ca n   s ee ,   th e   b est  r esu lt s   f o r   t h e  Ger m a n   d a tab ase  in   t h e  SVM  cla s s i f icat i o n   u s in g   FE Z   f ea tu r e  i n   T ab le  3   f o r   s ev en   s en s es  w it h   an   ac cu r ac y   o f   8 5 . 1 %  an d   an   ex ec u tio n   ti m e   o f   0 . 0 5   s ec o n d s .   An d   th e   b est  r es u lt s   f o r   th e   Ger m a n   d atab ase  an d   KNN  class i f icat io n   ar e  th e  f u s io n   FP +FE Z   f ea tu r es  p r o p er ties   w it h   a  p r ec is io n   d etec tio n   o f   8 7 . 8 5 %  an d   a  r u n ti m e  ex ec u t io n   ti m e  o f   0 . 4 8   s ec o n d s ,   as  s h o w n   in   T ab le  4 .   T h en ,   w e  p er f o r m ed   s i m ilar   ex p er i m e n ts   o n   t h e  Ger m a n   l an g u a g e  d atab ase  an d   t h e  cla s s if ica tio n   o f   SVM,   KNN  i n   t h e  E n g lis h   d atab ase  f o r   th e   clas s i f icatio n   o f   SVM   an d   KN N,   an d   th e  r e s u l ts   ar e  p r esen ted   i n   T ab les  5   an d   6   a s   s ee n   i n   t h e s e   tab les.  T h e  h i g h e s t  d etec tio n   r ate  f o r   t h e  E n g li s h   d ata b ase  is   f r o m   t h e  f u s io n   o f   FE Z   p r o p er ties   in   SVM   class i f icatio n   w i th   a  r eso l u tio n   o f   8 5 . 2 %  an d   a  r u n ti m e   e x ec u t io n   ti m e  o f   0 . 0 5   s ec o n d s ,   an d   t h e   h i g h est   d etec tio n   r ate  f o r   th e  E n g lis h   la n g u a g e  d atab ase  i n   K N N  class if ica tio n   b y   f u s io n   o f   all  f ea tu r e s   w it h   a   d etec tio n   ac cu r ac y   o f   9 0 . 8 3 %  An d   th e  e x ec u t io n   ti m e  o f   t h e  alg o r ith m   is   0 . 3 5   s ec o n d s .       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   o f   th e  r at e  o f   d iag n o s i s   o f   e m o tio n s   in   t h e  Ger m a n   d atab ase  w ith   al l th e  class i f icatio n s   G e r man + K N N   G e r man + S V M   d a t a   b a se ,   c l a ssi f i e r s   T i me   S e c   A c c u .   %   T i me   S e c   A c c u   %.   f e a t u r e s   FP   4 9 . 2   0 . 7   8 7 . 6 6   0 . 4 5   F E Z   8 5 . 1   0 . 0 5   8 7 . 1 1   0 . 0 1   F P + F EZ   84   1 . 0 6   8 7 . 8 5   0 . 4 8     T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   th e  r at e  o f   e m o tio n   d etec tio n   in   t h e  E n g li s h   d atab ase  w ith   al l th e  class i f icatio n s   En g l i sh + K N N   En g l i sh + S V M   d a t a   b a se ,   c l a ssi f i e r s   T i me   S e c   A c c u .   %   T i me   S e c   A c c u %.   f e a t u r e s   FP   5 3 . 1   0 . 6 5   9 1 . 0 4   0 . 3 7   F E Z   8 5 . 2   0 . 0 5   8 7 . 2 9   0 . 0 1   F P + F EZ   85   1 . 0 6   9 0 . 8 3   0 . 3 5         T ab le  3 .   I n ter ac tio n   m a tr ix   t h e   b est r esu lt o f   t h e  Ger m an   d atab ase  w it h   cla s s i f i ca tio n   SVM   F E Z   A c c u r a c   = 8 5 . 1   %,   T i me = 0 . 0 5   S e c     N e u t .   B o r e d   D i sg .   F e a   h a p   S a d .   A n g .   N e u t .   9 7 . 6   0   0   0   0 . 7   0   1 . 6   B o r e d .   8 . 6 4   9 0 . 1   1 . 2   0   0   0   0   D i sg .   8 . 6 9   0   89   0   2 . 1   0   0   F e a .   2 1 . 7   1 . 4 4   0   71   0   0   5 . 7   H p p .   1 9 . 7   0   0   0   80   0   0   S a d .   9 . 6 7   1 . 6 1   0   1 . 6   0   8 5 . 4   1 . 6   A n g .   1 2 . 6   0   0   1 . 2   1 . 2   1 . 2 6   83   N e u t r a l = N e u t ,   B o r e d o m = B o r e d ,   D i sg = d i sg u st ,   F e a = F e a r ,   h a p = h a p p i n e ss,  sa d = s a d n e ss,  a n g = A n g e r   T ab le  4 .   I n ter ac tio n   m a tr ix   t h e   b est r esu lt o f   t h e  Ger m an   d atab ase  w it h   t h e  clas s if ica tio n   o f   K NN   F E Z   A c c u r a c y = 8 5 . 2 %  ,   T i me = 0 . 0 5 S e c     N e u t .   D i sg .   F e a   H a p   A n g .   S a d .   S u r p .   N e u t .   98   0   0   0   1 . 9   0   0   D i sg .   0   82   0   0   19   0   0   F e a r   0   0   77   0   25   0   0   H a p   0   0   0   85   15   0   0   A n g .   17   0   0   0   84   0   0   S a d .   0   0   0   0   20   80   0   S u r p .   0   0   0   0   22   0   7 8 . 4       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I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       S p ee ch   emo tio n   r ec o g n itio n   b a s ed   o n   S V M a n d   K N N   cla s s if ica tio n s   fu s io n   ( Mo h a mme d   J a w a d   A l  Du ja ili )   1263   T ab le  5 .   I n ter ac tio n   m a tr ix   t h e   b est r esu lt o f   t h e  E n g l is h   d atab ase  w ith   t h e  SV M  class i f icatio n   F P + F EZ   A c c u r a c y   =   8 7 . 8 5   %   ,   T i me   =   0 . 4 8 S e c     N e u t .   B o r e d   D i sg .   F e a   h a p   S a d .   A n g .   N e u t .   9 2 . 2   0   0 . 9   3   3 . 4   0   0 . 8   B o r e d .   0   8 8 . 9   1 . 2   3   0   1 . 3   6 . 2   D i sg .   0   0   95   0   2 . 2   2 . 8   0   F e a .   0   0   7 . 3   77   7 . 3   2 . 9   5 . 6   H p p .   9 . 9   0   1 . 5   2   85   0   2 . 9   S a d .   0   4 . 8 3   0   1 . 7   0   92   1 . 7   A n g .   0   5 . 0 6   0   1 . 3   0   1 . 3   9 3   N e u t r a l = N e u ,   d i sg u st = d i sg ,   F e a r = F e a ,   h a p p i n e ss = h a p ,   A n g e r = A n g ,   sad = s a d n e ss,  s u r p r i se = su r p   T ab le  6   .   I n ter ac tio n   m atr i x   t h e  b est r esu lt o f   t h e  E n g l is h   d atab ase  w ith   t h e  KN N  class i f icatio n   F P + F EZ   A c c u r a c y = 9 0 . 8 3   %,   T i me = 0 . 3 5 S e c     N e u t .   D i sg .   F e a   H a p   A n g .   S a d .   S u r p .   N e u t .   97   0 . 9   0 . 8   0   0   0 . 8   0   D i sg .   0   88   3 . 4   0   5   3 . 5   0   F e a r   0   3 . 3   89   0   0   1 . 6   6 . 6 6   H a p   3 . 4   1 . 7   1 . 7   93   0   0   1 . 7   A n g .   5   0   3 . 4   2   89   0   1 . 7   S a d .   0   3 . 4   1 . 7   0   3 . 3   92   0   S u r p .   0   1 . 7   5   0   1 . 6   0   9 0 . 7         6.   CO NCLU SI O N   T o   s o lv e  th e   p r o b lem   o f   d etec tin g   t h e  d ir ec t  f ee li n g s   o f   th e   s p ea k er ,   a  s en s atio n   m o d el  is   p r esen ted   to   class i f y   s ev e n   s e n s e s .   I n   t h i s   r esear ch ,   t w o   f ea t u r e  g r o u p s   h av e  b ee n   i n v esti g ated .   T h e  f ir s t  g r o u p   is   b ased   o n   f u n d a m e n tal   f r eq u e n c y   ( F 0 ) ,   en er g y   ( E ) ,   ze r o - cr o s s i n g   r ate  ( Z C R )   ( FE Z ) .   T h e  s ec o n d   g r o u p   is   b ased   o n   th e  Fo u r ier   p ar a m eter   ( FP )   m o d el.   T h ese  f ea tu r es  ar e  al s o   co n s id er ed   as  th e  in p u t  p ar a m eter   f o r   s u p p o r t  v ec to r   m a ch i n e,   t h e   clo s est   KNN   n ei g h b o r .   I n   o r d er   t o   ev al u ate  t h e   p r o p o s ed   s y s te m ,   t h e  p r in cip al   co m p o n e n t  a n al y s is   ( P C A )   is   p r o p o s e d   to   r ed u ce   th e  f ea t u r e  an d   S VM ,   KNN  clo s est  n eig h b o r .   Fo r   th i s   p u r p o s e,   co m p ar ati v e  te s ts ,   i n clu d i n g   t h e  f u s io n   o f   th e   ch ar ac ter is tics   to g et h er ,   an d   t h e n   t h e  f u s io n   o f   th e   ch ar ac ter is tic s   is   ta k e n   u s in g   P C A .   E x p er i m e n tal  r es u lts   h a v e  p r o v en   g o o d   r esu lt s   i n   f u s io n   o f   f ea tu r e s   an d   th e  b es t  r es u lt s   w i th   t h e  Ger m an   d atab ase   o n   f u s io n   o f   all   f ea tu r es  a n d   P C A   w it h   KNN   c lass i f ica tio n   w i th   a  r eso lu tio n   o f   8 7 . 8 5 % a n d   ti m i n g   o f   ex ec u tio n   o f   0 . 4 8 s ec .   T h e  b est r es u lt s   w i th   th e   E n g li s h   d atab ase  o n   f u s io n   o f   all  f ea t u r es a n d   P C A   w i th   KNN  class if ica tio n   w it h   a  r es o lu tio n   o f   9 0 . 8 3 % a n d   r u n   ti m e  o f   0 . 3 5   s ec o n d s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   D .   J .   F r a n c e ,   R .   G .   S h i a v i ,   S .   S i l v e r m a n ,   M .   S i l v e r m a n ,   a n d   M .   W i l k e s ,   " A c o u s t i c a l   p r o p e r t i e s   o f   s p e e c h   a s   in d ica to rs  o f   d e p re ss io n   a n d   s u icid a l  r is k , "   IEE E  T ra n sa c ti o n s o n   B io - me d ica l  E n g i n e e rin g ,   v o l.   4 7 ,   v o l.   7 ,   p p .   8 2 9 - 8 3 7 ,   2 0 0 7 .   [2 ]   M .   G ri m m ,   K.  Kro sc h e l,   a n d   S .   Na ra y a n a n ,   " T h e   V e ra   Am   M it tag   G e r m a n   a u d io - v isu a l  e m o ti o n a l  sp e e c h   d a tab a se , "   2 0 0 8   IEE E   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   M u lt ime d i a   a n d   Exp o ,   Ha n n o v e r ,  2 0 0 8 ,  p p .   8 6 5 - 8 6 8 .   [3 ]   Ke rk e n i,   L e il a ,   e t  a l. ,   " A u to m a t ic  S p e e c h   Em o ti o n   Re c o g n it i o n   Us in g   M a c h in e   L e a rn in g , "   S o c ia l  M e d ia   a n d   M a c h in e   L e a r n in g .   I n tec h Op e n ,  p p .   1 - 1 6 ,   2 0 1 9 .   [4 ]   El y a d e r a n i,   M .   K.,   M a h m o o d ia n ,   S .   H.,   a n d   S h e ik h i,   G . ,   " Wav e let  P a c k e t  En tro p y   in   S p e a k e r - In d e p e n d e n t   Em o ti o n a l  S tat e   De tec ti o n   f ro m   S p e e c h   S ig n a l, "   J o u rn a l  o f  In telli g e n t  Pro c e d u re s  i n   El e c trica l   T e c h n o lo g y ,   v o l.   5 ,   n o .   2 0 ,   p p .   6 7 - 7 4 ,   2 0 1 5 .    [5 ]   F u ,   L i q in ,   Xia   M a o ,   a n d   L ij ian g   Ch e n ,   " S p e a k e r  in d e p e n d e n t  e m o ti o n   re c o g n it i o n   b a se d   o n   S V M /HM M s  f u sio n   s y ste m , "  2 0 0 8   In ter n a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n   Au d io ,   L a n g u a g e   a n d   I ma g e   Pro c e ss in g ,   S h a n g h a i ,   2 0 0 8 ,   p p .   6 1 - 65 .   [6 ]   L in ,   Y.  L . ,   a n d   W e i,   G . ,   " S p e e c h   e m o ti o n   re c o g n it io n   b a se d   o n   H M M   a n d   S V M , "   2 0 0 5   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   M a c h in e   L e a rn i n g   a n d   Cy b e rn e ti c s,  Gu a n g zh o u ,   Ch i n a , v o l.   8 ,   2 0 0 5 ,   p p .   4 8 9 8 - 4 9 0 1 .   [7 ]   R.   Co w ie,  E.   Do u g las - Co w ie,  N.  T s a p a tso u li s,  S .   Ko ll ias ,   W .   F e ll e n z ,   J. ,   Ta y lo r,   " E m o ti o n   re c o g n it io n   i n   h u m a n - c o m p u ter i n tera c ti o n , "   IEE E  S ig n a l  Pro c e ss in g   M a g a zin e ,   v o l.   1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   3 2 - 80 ,   2 0 0 1 .   [8 ]   M .   El   Ay a d i,   M .   S .   Ka m e l,   a n d   F .   Ka rra y ,   " S u rv e y   o n   sp e e c h   e m o ti o n   re c o g n it io n :  F e a tu re s ,   c las sif i c a ti o n   sc h e m e s,  a n d   d a tab a se s,"   Pa tt e rn   Rec o g n it io n ,   v o l.   4 4 ,   n o .   3 ,   p p .   5 7 2 – 5 8 7 ,   2 0 1 1   [9 ]   J. - H.  Ye h ,   T . - L .   P a o ,   C. - Y.  L i n ,   Y. - W .   T s a i,   a n d   Y. - T .   Ch e n ,   " S e g m e n t - b a se d   e m o ti o n   re c o g n it io n   f ro m   c o n t in u o u s   M a n d a rin   Ch i n e se   sp e e c h , "   Co mp u ter s in   Hu m a n   Beh a v i o r ,   v o l .   2 7 ,   n o .   5 ,   p p .   1 5 4 5 - 1 5 5 2 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   J.  S .   W a lk e r,   “ F o u rier  se ries , ”   in   En c y c lo p e d i a   o f  Ph y sic a l  S c i e n c e   a n d   T e c h n o lo g y .   Ne w   Yo rk ,   NY ,   USA :   A c a d e m ic,  2 0 0 1 .   [1 1 ]     R.   M c A u la y   a n d   T .   Qu a ti e ri,   " S p e e c h   a n a l y sis/S y n th e sis  b a se d   o n   a   sin u so id a l  re p re se n ta ti o n , "   in   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   Aco u s ti c s,  S p e e c h ,   a n d   S i g n a l  Pr o c e ss in g ,   v o l.   3 4 ,   n o .   4 ,   p p .   7 4 4 - 7 5 4 ,   1 9 8 6 .   [1 2 ]   A lt u n ,   Ha li s,  a n d   G ö k h a n   P o lat,   " Bo o stin g   se lec ti o n   o f   sp e e c h   re late d   f e a tu re s  to   i m p ro v e   p e rf o r m a n c e   o f   m u lt i - c las s S V M s i n   e m o ti o n   d e tec ti o n , "  Exp e rt S y ste ms   wit h   Ap p li c a ti o n s ,   v o l.   3 6 ,   n o .   4 ,   p p .   8 1 9 7 - 8 2 0 3 ,   2 0 0 9 .     [1 3 ]   B.   S c h u ll e r,   G .   Rig o ll ,   M .   L a n g ,   “ S p e e c h   e m o ti o n   re c o g n it i o n   c o m b in in g   a c o u stic   f e a tu re s  a n d   li n g u isti c   in f o rm a ti o n   in   a   h y b rid   su p p o rt  v e c to r  m a c h in e - b e li e f   n e tw o rk   a r c h it e c tu re , ”  2 0 0 4   IEE E  I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Ac o u stics ,   S p e e c h ,   a n d   S ig n a l   Pro c e ss in g ,   M o n trea l,   Qu e ,   v o l .   1 ,   2 0 0 4 ,   p p .   5 7 7 - 5 8 0 .   [1 4 ]   L e e ,   Ch u l  M in ,   a n d   S h rik a n th   S .   Na ra y a n a n ,   " T o wa rd   d e tec ti n g   e m o ti o n s  in   sp o k e n   d ial o g s , "  IEE E  T ra n sa c ti o n s   o n   S p e e c h   a n d   A u d i o   Pro c e ss in g ,   v o l.   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   2 9 3 - 3 0 3 ,   2 0 0 5 .   [1 5 ]   L a n je w a r,   Ra h u l  B. ,   S w a ru p   M a th u rk a r,   a n d   Ni les h   P a tel,   " Im p le m e n tatio n   a n d   c o m p a riso n   o f   sp e e c h   e m o ti o n   re c o g n it io n   sy ste m   u sin g   g a u ss i a n   m ix tu re   m o d e l  (g m m )  a n d   k - n e a re st  n e ig h b o r  (k - n n )  tec h n iq u e s, "  Pro c e d i a   c o mp u ter   sc ien c e ,   v o l.   4 9 ,   p p .   50 - 57 ,   2 0 1 5 .   [1 6 ]   Zh o u ,   Jia n ,   e t  a l . ,   " S p e e c h   e m o ti o n   re c o g n i ti o n   b a se d   o n   r o u g h   se t  a n d   S V M , "  2 0 0 6   5 t h   IEE E   In ter n a t io n a l   Co n fer e n c e   o n   Co g n i ti v e   In f o rm a ti c s ,   Be ij in g ,   2 0 0 6 ,   p p .   5 3 - 61 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 2 1   :   1 2 5 9   -   1264   1264   [1 7 ]   M .   G ri m m ,   K.  Kro sc h e l,   E.   M o we r,   a n d   S .   Na ra y a n a n ,   “ P rim it iv e s - b a se d   e v a lu a ti o n   a n d   e st ima ti o n   o f   e m o ti o n s  in   sp e e c h , ”   S p e e c h   Co mm u n ica ti o n ,   v o l.   4 9 ,   n o .   1 0 - 1 1 ,   p p .   7 8 7 - 8 0 0 ,   2 0 0 7 .     [1 8 ]   S h e ik h a n ,   M a n s o u r,   M a h d i  Be jan i,   a n d   Da v o o d   G h a ra v ian ,   " M o d u lar  n e u ra l - S VM  sc h e m e   f o r  s p e e c h   e m o ti o n   re c o g n it io n   u sin g   A NO V A   f e a t u re   se lec ti o n   m e th o d , "  Ne u ra l  Co m p u t in g   a n d   Ap p li c a t io n s ,   v o l.   2 3 ,   n o .   1 ,     p p .   2 1 5 - 2 2 7 ,   2 0 1 3 .   [1 9 ]   G ian n a k o p o u l o s,  G e o rg io s,  e t  a l. ,   " En se m b le  m a jo rit y   v o ti n g   c las si f ier  f o r  sp e e c h   e m o ti o n   r e c o g n it io n   a n d   p re d ictio n , "  J o u r n a l   o f   S y st e ms   a n d   I n fo rm a ti o n   T e c h n o l o g y ,  v o l.   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 2 - 2 3 2 ,   2 0 1 4 .   [2 0 ]   Jo ll if f e ,   I.   T . ,   " M a th e m a ti c a l  a n d   sta ti stica l  p ro p e rti e s  o f   p o p u lati o n   p r in c ip a l  c o m p o n e n ts, "  Prin c i p a l  C o mp o n e n t   An a lys is ,  p p .   8 - 22 ,   2 0 0 2 .   [2 1 ]   S h a sh id h a r  G .   Ko o lag u d i,   K  a n d   S re e n iv a sa   R. ,   "   Em o ti o n   re c o g n it io n   f ro m   sp e e c h :  a   re v iew , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l   o f  S p e e c h   T e c h n o l o g y ,  v o l.   1 5 ,   p p .   9 9 - 1 1 7 ,   2 0 1 2 .   [2 2 ]   P .   L a u k k a ,   D.  Ne ib e rg ,   M .   F o rse ll ,   I.   Ka rlsso n   a n d   K.  El e n iu s   “ Ex p re ss io n   o f   a ff e c t  in   sp o n t a n e o u s  sp e e c h :   A c o u stic  c o rre late s a n d   a u to m a ti c   d e tec ti o n   o f   irri tatio n   a n d   re sig n a ti o n , ”   Co mp u ter   S p e e c h   a n d   L a n g u a g e ,   v o l .   2 5 ,   n o .   1 ,   p p .  84 - 1 0 4 ,   2 0 1 1 .   [2 3 ]   Oli   F . ,   “ F u sio n   o f   m u lt ip le p a tt e rn   c las sif iers , ”   J o u rn a l  Arti c le ,   2 0 0 3   [2 4 ]   Bu ss o ,   Ca rlo s,  S u n g b o k   L e e ,   a n d   S h r ik a n th   Na ra y a n a n ,   " A n a l y sis  o f   e m o ti o n a ll y   sa li e n t  a sp e c ts  o f   f u n d a m e n tal  f re q u e n c y   f o r  e m o ti o n   d e tec ti o n , "  I EE E  T ra n sa c ti o n s  o n   a u d i o ,   s p e e c h ,   a n d   la n g u a g e   p ro c e ss in g ,   v o l.   1 7 ,   n o .   4 ,   p p .   5 8 2 - 596 ,   2 0 0 9 .   [2 5 ]   Os ter,  A .   M . ,   a n d   A rn e   Risb e rg ,   " T h e   id e n ti f ica ti o n   o f   th e   m o o d   o f   a   sp e a k e r  b y   h e a rin g   i m p a ired   l isten e rs, "  S L T - Qu a rte rly   Pro g re ss   S t a t u s R e p o rt ,   v o l.   2 7 ,   n o .   4 ,   p p .   7 9 - 9 0 ,   1 9 8 6 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        M o h a m m e d   J a w a d   Al - D u ja il i  Al - K h a z r a ji   a w a rd e d   B. S .   d e g re e   in   c o m m u n ica ti o n   e n g in e e ri n g   f ro m   Un iv e rsit y   o f   A l - F u ra t  A l - Aw s a t  Tec h n ica l,   T e c h n ica l   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Na jaf ,   Ira q   in   2 0 0 8   a n d   M . S .   d e g re e   i n   c o m m u n ica ti o n   s y ste m   e n g in e e rin g   f ro m   F e rd o w si  u n iv e rsit y ,   Ira n ,   in   2 0 1 8 .   C u rre n tl y ,   h e   is a  m e m b e r  s taff   a t  th e   D e p a rt m e n t  o f   El e c tro n ic an d   Co m m u n ica ti o n ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Ku f a ,   Ira q .   His  re se a r c h   in tere st  in c lu d e s  th e   d e v e lo p m e n t  o f   W irele ss   c o m m u n ica ti o n s  a n d   sig n a l  p ro c e ss in g   a s   w e ll   a s  i m a g e ,   sp e e c h   p ro c e ss in g   a n d   ra d a r ,  5 G .   Ema il   :  M o h a m m e d . c h a ll a b @u o k u f a . e d u . i q         Abb a s  E b r a h i m i - M o g h a d a m   re c e iv e d   th e   B. S c .   d e g re e   in   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   f ro m   th e   S h a rif   Un iv e rsit y   o f   T e c h n o lo g y ,   T e h ra n ,   Ira n ,   in   1 9 9 1 ,   th e   M . S c .   d e g re e   in   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   f ro m   th e   K.  N.   T o o si  Un iv e rsity   o f   Te c h n o l o g y ,   Teh ra n ,   in   1 9 9 5 ,   a n d   t h e   P h . D.  d e g re e   in   e lec tri c a l  a n d   c o m p u ter  e n g in e e rin g   f o r m   M c M a ste r  Un iv e rsit y ,   Ha m il to n ,   ON ,   Ca n a d a .   He   h a s  b e e n   a n   A s sista n t  P r o f e ss o r  w it h   th e   El e c tri c a l  En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   F e rd o w si  Un iv e rsit y   o f   M a sh h a d ,   M a sh h a d ,   Ira n ,   si n c e   2 0 1 1 .   Em a il   :  a . e b ra h im i. m @ g m a il . c o m         Ahm e d   Fa tla w i  a w a r d e d   B. S .   d e g re e   in   te c h n o l o g ie s  e n g in e e ri n g   o f   c o m p u ter  f ro m   A l k a f e e l  u n iv e rsity ,   N a ja f   ,   Ir a q   in   2 0 1 5   a n d   M . S .   d e g re e   in   c o m p u ter  e n g i n e e rin g / a rti f icia l  in telli g e n c e   a n d   ro b o ti c s  f ro m   F e rd o w si  Un iv e rsit y   o f   M a sh h a d ,   M a sh h a d ,   Ira n ,   i n   2 0 1 8 .   C u rre n t ly ,   h e   is  a   stu d e n t   sta ff   P h. D .   Em a il :ah . f a tl a w i@ m a i l. u m . a c . ir     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.