122 Комп'ютерні науки

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18200
Освітньо-наукова програма: Комп'ютерні науки

Browse

Browsing 122 Комп'ютерні науки by Author "Жулкевський, Владислав"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Динамічна зміна дизайну веб-сторінок на основі емоцій користувача
    (2022) Жулкевський, Владислав; Афонін, Андрій
    У цій роботі було розглянуто основні концепції емоційного дизайну. Для впливу на емоції користувачів, потрібно дотримуватися базових стандартів дизайну, а також застосовувати такі шляхи впливу на користувача як гейміфікація, гумор, анімація та ілюстрації. Також було розглянуто основні компонентні бібліотеки з UI елементами, такі як Bootstrap, Material UI та Ant Design. Далі ці бібліотеки було використано для тестування концепцій емоційного дизайну. Було виявлено деякі закономірності із кольорами, а саме те, що кольори можуть впливати на зміни настрою, так само як динамічні зміни форм та розташування елементів здебільшого викликали незадоволення.
  • Thumbnail Image
    Item
    Класифікація емоцій в аудіозаписах української мови методами природної обробки мови
    (2023) Жулкевський, Владислав; Ігнатенко, Олексій
    Розпізнавання емоцій людей у звукових записах - це актуальна та важлива задача в сфері обробки мовних сигналів та штучного інтелекту. З розвитком технологій та збільшенням об'єму аудіо-інформації, що генерується людьми, стає дедалі більш важливим забезпечити її якісний аналіз. Обробка аудіо даних включає в себе різні техніки та методи, такі як аналіз частот, аналіз тональності, виявлення та розпізнавання різних звуків, включаючи мову та емоції. В контексті аналізу емоцій виникає проблема як правильно інтерпретувати ту чи іншу емоцію людини. Тому розпізнавання емоцій є особливо важким завданням, оскільки воно вимагає розуміння відтінків голосу, що можуть відображати емоційний стан людини. Іншою проблемою, пов’язаною із обробкою вхідних аудіо сигналів, є нестабільність аудіозаписів. Рівень шуму, якість запису, особливості мовлення людини та інші фактори можуть суттєво впливати на точність розпізнавання. Окрім цього, багато поточних методів аудіоаналізу зосереджені на англійській мові, що викликає додаткові проблеми для обробки аудіозаписів інших мов, зокрема і української. Це робить задачу ще більш складною, але і важливішою для дослідження. Кваліфікаційна робота присвячена розробці моделей розпізнавання емоцій людей в аудіозаписах. Основною метою роботи є дослідження методів та алгоритмів машинного та глибинного навчання, які можна використовувати для виявлення мовних сигналів та їх аналізу на предмет виявлення емоцій співрозмовника. У роботі будуть проаналізовані існуючі методи розпізнавання емоцій в мовленні, описані їх переваги та недоліки, вибрані найбільш ефективні методи для подальшого використання в розробці моделей. Буде проведений аналіз створених моделей з використанням датасету звукових записів, який дозволить оцінити її точність.