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    基於臉部及語音特徵之輕量化深度學習情感辨識系統
    (2024) 呂健維; Lu, Chien-Wei
    因應近年來高齡化導致老人照護人力缺乏,本研究提出了一種可被應用於陪伴型機器人(Zenbo Junior II)上的整合臉部表情和語音的情感識別輕量化模型。近年來對於人類的情感識別技術大多使用基於卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)的方式來實現,並得到了優秀的成果,然而,這些先進的技術都沒有考慮計算成本的問題,導致這些技術在計算能力有限的設備上無法運行(例如,陪伴型機器人)。因此,本研究將輕量化的GhostNet模型,應用於臉部情感識別的模型,並將輕量化的一維卷積神經網路(One Dimensional Convolutional Neural Network, 1D-CNN)作為語音情感識別模型,再利用幾何平均數的方式將兩個模態預測的結果整合。所提出的模型,在RAVDESS和CREMA-D兩個數據集上分別取得了97.56%及82.33%的準確率,在確保了高準確率的情況下,本研究將參數量壓縮到了0.92M,浮點運算次數減少至0.77G,比起目前已知的先進技術要少了數十倍。最後,將本研究的模型實際部署在Zenbo Junior II中,並透過模型與硬體的運算強度作比較,得知本研究的模型能夠更加順利的在該硬體中運行,且臉部及語音情感識別模型的推理時間分別只有1500毫秒及12毫秒。

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