Класифікація емоцій в аудіозаписах української мови методами природної обробки мови
Loading...
Date
2023
Authors
Жулкевський, Владислав
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
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.
Description
Keywords
дискретне перетворення Фур’є, вейвлет-аналіз, кепстральний аналіз, підготовка датасетів, реалізація згорткової нейронної мережі, магістерська робота