Uzyskanie baz danych do analizy rozpoznawania emocji mowy

1. Która technologia jest wykorzystywana w rozpoznawaniu emocji mowy?
2. Który algorytm jest używany do rozpoznawania emocji?
3. Który model jest najlepszy do rozpoznawania emocji?
4. Dlaczego warto używać CNN do rozpoznawania emocji mowy?

Która technologia jest wykorzystywana w rozpoznawaniu emocji mowy?

Klasyfikator nawracającej sieci neuronowej (RNN) jest używany najpierw do klasyfikacji siedmiu emocji. Ich wyniki są porównywane później z technikami wielowymiarowej regresji liniowej (MLR) i maszyn wektorowych (SVM), które są szeroko stosowane w dziedzinie rozpoznawania emocji dla mówionych sygnałów audio.

Który algorytm jest używany do rozpoznawania emocji?

Do rozpoznawania intensywności emocji zastosowano trzy popularne algorytmy ML, SVM, RF i KNN. Przedstawiono badanie porównawcze i wdrożenie algorytmów do pomiaru emocji twarzy i ich intensywności opartych na różnych AUS (jednostkach akcji).

Który model jest najlepszy do rozpoznawania emocji?

Maszyna wektorowa (SVM), Hidden Markov Model, Adaboost i Artificial Neural Networks (ANN)⁹ są szeroko stosowanymi schematami do rozpoznawania twarzy.

Dlaczego warto używać CNN do rozpoznawania emocji mowy?

Udowodniono, że model CNN zaproponowany w tym eksperymencie ma wysoką dokładność w klasyfikacji pozytywnych emocji i jest wyższy niż RNN i MLP.