基于数据的表示方法与机器学习算法在音频情感分析中的应用

《Data & Knowledge Engineering》：Data Representation Methods and Machine Learning Algorithms for Audio-based Sentiment and Emotion Analysis

　　

摘要

基于音频的情感分析是一个日益重要的研究领域，因为它在健康、商业、教育和人机交互等领域有着广泛的应用。音频输入数据可以表示为转录文本、声学特征、频谱图以及多模态表示形式，用于情感分析。本文综述了各种用于基于音频的情感分析的技术和算法，展示了不同数据表示方法的优点和局限性。此外，我们还确定了适用于基于音频的情感分析的代表性数据集。本文的主要贡献包括对基于音频的情感分析的数据表示方法进行了系统的回顾，并探讨了这些音频数据表示方法在不同任务中的适用性。通过全面展示基于音频的情感分析领域中的先进数据表示方法，本文旨在推动该领域的发展并激发新的研究方向。这项工作为研究者、实践者以及希望理解和利用基于音频的情感分析价值的人员提供了宝贵的资源。

Sophina Luitel|杨 Liu|Mohd Anwar