인간-로봇 감정 상호작용을 위한 공명특성 기반 특징 추출

Abstract

최근의 로봇의 역할이 다양해지면서 로봇과 사람간의 상호작용이 로봇 개발에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 특히 자연스러우면서도 친근한 인간-로봇 상호작용을 위해서 음성기반 감정인식 기법이 본 논문에서 연구되었다. 화자의 감정상태는 목소리의 톤, 빠르기, 음색 등에 영향을 주게 된다. 하지만 화자의 감정상태뿐만 아니라 발화내용에 의해서도 음성신호는 변화하게 된다. 따라서 감정과 문장에 의한 음성신호의 변화에 대해서 분석해보고 그 결과를 바탕으로 1차, 2차 포먼트와 주파수 중심을 이용한 새로운 방식의 음성특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 추출 방법은 3가지 단계로 구분된다: 우선, 음성신호의 프레임 별로 1차, 2차 포먼트 주파수와 주파수 중심의 값을 측정하여 공명특성 별로 구분을 한다. 다음으로, 공명특성 별로 구분된 프레임별로 감정과 관련이 있다고 판단되는 음성특징을 추출한다. 마지막으로는 추출된 음성특징들을 문장에 대한 대표값(평균과 표준편차)을 계산하여 감정인식을 위한 특징벡터로 사용한다. 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위해 한국어 음성 감정데이터베이스로부터 다양한 음성특징(Energy, Pitch, ZCR, LPC, LFPC, MFCC)을 추출하여 시뮬레이션을 수행하여 보았다. 또한, 데이터베이스와 상관없는 화자에 대해서도 음성을 녹음하고 실험을 수행하였다. 그 결과, 제안된 방법이 다양한 음성특징에 대해서 감정인식 성능을 향상시키는 것과 실험을 통하여 그 가능성을 검증하였다.