1484605312

Algorytm bazowy

Wektory cech opisujących obiekty ze zbioru uczącego oraz wektor opisujący nieznany obiekt zostały podzielone na podwektory konkretnych grup cech (przedstawione w załączniku A niniejszej pracy). W ten sposób otrzymano m oddzielnych podwektorów, przykładowo wektor deskryptorów częstotliwości podstawowej czy współczynników MFCC. Na poziomie zerowym algorytmu PAKEmo (rys. 4) znajduje się zespół m klasyfikatorów. W każdym z nich podejmowana jest decyzja d_m przy użyciu algorytmu k-NN. Każdy z m klasyfikatorów dokonuje oddzielnej klasyfikacji na podstawie określonej grupy cech, a zatem wykonywanych jest m testów. Na poziomie pierwszym otrzymujemy m decyzji, gdzie liczby k,l...,s reprezentują ilość głosów oddanych na konkretną klasę. Na tej podstawie, wykorzystując głosowanie równoprawne, wybierana jest ostateczna klasa nieznanego obiektu.

M,    M₂    M₃    M_m

k-NN dla FO k-NN dla F1-F3 k-NN dla LPC    k-NN dla PLP

GŁOSOWANIE RÓWNOPRAWNE

1

klasy emocji:

# # # # # p ^r #

POZIOM 1

d = max {k, I, m, n, o, p, r, s}

1

ZWYCIĘSKA KLASA

Rysunek 4. Schemat podstawowego algorytmu klasyfikacji emocji

Problemy pojawiają się w przypadku, gdy na podstawie głosowania równoprawnego nie da się wyłonić jednego zwycięzcy (jednej klasy). W takim przypadku sprawdzane zostaje położenie obu klas na kole emocji Plutchika. Jeśli obie zwycięskie klasy leżą na kole obok siebie, zachodzi podejrzenie, że granice między nimi są na tyle niejednoznaczne, że nie jest możliwe podjęcie jednej, konkretnej decyzji. Wypowiedź klasyfikowana jest jako niejednoznaczna i opatrzona dwoma etykietami. Jeśli jednak położenie zwycięskich klas na kole jest przeciwstawne, co dyskwalifikuje (wg Plutchika) możliwość występowania obu

14