본 논문에서는 다양한 감정(중립, 행복, 슬픔, 분노, 공포, 혐오, 놀람)을 인식하는 음성 감정 인식(SER) 모델인 DCRF-BiLSTM을 제안합니다. RAVDESS, TESS, SAVEE, EmoDB, Crema-D 다섯 가지 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시켰으며, 개별 데이터셋에서 높은 정확도(RAVDESS 97.83%, SAVEE 97.02%, CREMA-D 95.10%, TESS 및 EmoDB 100%)를 달성했습니다. 특히, 세 개의 데이터셋(R+T+S)을 결합한 경우 98.82%의 정확도를 기록하여 기존 연구 결과를 능가했습니다. 또한, 다섯 개의 벤치마크 데이터셋을 모두 통합하여 평가한 최초의 연구로, 93.76%의 높은 전반적인 정확도를 달성하여 DCRF-BiLSTM 프레임워크의 강건성과 일반화 성능을 확인했습니다.
