Интеллектуальная система распознавания эмоций с использованием глубокого обучения

В работе исследованы архитектуры глубоких нейронных сетей для распознавания эмоций человека по голосу. В качестве моделей глубоких нейронных сетей были использованы сверточные нейронные сети, а также рекуррентные нейронные сети с LSTM ячейкой памяти. Проведены компьютерные эксперименты по применению построенных нейронных сетей для распознавания эмоций в речи человека, содержащихся в базе RAVDESS. Полученные результаты показали высокую эффективность выбранного подхода, а оценки точности по отдельным эмоциям составили 90%.

Authors
Щетинин Е.Ю.1 , Севастьянов Л.А. 2
Publisher
Северо-Кавказский федеральный университет
Language
Russian
Pages
91-95
Status
Published
Year
2020
Organizations
  • 1 Финансовый университет при Правительстве РФ
  • 2 Российский университет Дружбы Народов
Keywords
паралингвистический анализ; классификация эмоций; рекуррентные нейронные сети; BLSTM модель
Date of creation
06.07.2022
Date of change
06.07.2022
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/88952/
Share

Other records

Голубев А.М., Ершов А.В., Чурилов А.А.
Жизнеобеспечение при критических состояниях. Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии". 2020. P. 100-101