情緒辨識是增進人際溝通的重要能力。如生命線、電話客服等應用情境缺乏表情、肢體語言等輔助時，單以語音進行情緒辨識有極高的實用價值。
本研究探討比較支持向量機（SVM）及卷積神經網路（CNN）兩種機器學習方法於訓練「AI語音情緒辨識」分類器模型的表現。我們採用SAVEE和RAVDESS兩個英文語音資料庫，並自行製作與標註「逼逼中文情緒語料庫」。研究結果顯示SVM對SAVEE資料庫單一情緒的辨識正確率達84~94%，個別錄音員正確率達75%，超越官網紀錄的73.7%。同時，實驗顯示深度學習的模型在訓練資料不足的狀況下，反而相對遜色。
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