Жизнеобеспечение при критических состояниях.
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии".
2020.
С. 100-101
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%.