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%.

Авторы
Щетинин Е.Ю.1 , Севастьянов Л.А. 2
Издательство
Северо-Кавказский федеральный университет
Язык
Русский
Страницы
91-95
Статус
Опубликовано
Год
2020
Организации
  • 1 Финансовый университет при Правительстве РФ
  • 2 Российский университет Дружбы Народов
Ключевые слова
паралингвистический анализ; классификация эмоций; рекуррентные нейронные сети; BLSTM модель
Дата создания
06.07.2022
Дата изменения
06.07.2022
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/88952/
Поделиться

Другие записи

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. С. 100-101