analisa perbedaan emosi senang dan sedih berdasarkan vokal manusia

Komputasi afektif merupakan sebuah bidang penelitian yang berhubungan dengan pengenalan, penafsiran, dan pengolahan emosi atau fenomena afektif lainnya yang digunakan untuk pengaplikasian pada sistem call center, kebutuhan medis, dan meningkatkan interaksi antara manusia dengan komputer. Sinyal suara merupakan salah satu media pengenalan emosi, tetapi masih sedikit penelitian yang disesuaikan dengan budaya dan bahasa Indonesia. Penelitian terdahulu dalam vokal bahasa Indonesia mampu membedakan emosi netral dengan emosi senang dan sedih, tetapi tidak mampu membedakan emosi senang dan sedih secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan perbandingan linear fixed effect models yang diharapkan lebih baik dengan melakukan ekstraksi fitur berupa amplitudo, durasi bicara, dan koefisien aproksimasi wavelet Daubechies db1 hingga db8 dan memberikan treatment untuk meningkatkan intensitas emosi target responden. Hasil perbandingan linear mixed effect models yang dibangun menunjukkan bahwa emosi menimbulkan perbedaan pada durasi bicara responden secara signifikan sehingga didapatkan rekomendasi fitur masukan untuk classifier menggunakan fitur durasi bicara