Полное описание

Щетинин, Е. Ю. Распознавание эмоций в речи человека с использованием глубоких нейронных сетей / Е. Ю. Щетинин, Г. И. Пьянков. - Текст : непосредственный // X Международная научно-практическая конференция имени А. И. Китова "Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении" (ИТИММ-2020), 15-16 октября 2020 г. : сборник статей / Российская Федерация. Министерство науки и высшего образования, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова. Институт цифровой экономики и информационных технологий. Кафедра информатики. - Москва : РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2020. - С. 100-105. - Библиогр. в конце ст.
(Шифр в БД Д10-20/92930)

ГРНТИ	УДК
28.23.37	519.7
28.23.25	338.67
	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Глубокое обучение

Кл.слова (ненормированные): распознавание эмоций -- глубокое обучение -- сверточные нейронные сети -- рекуррентные нейронные сети -- blstm модель
Аннотация: В работе исследована задача распознавания эмоций человека по голосу с использованием методов глубокого обучения. В качестве моделей глубоких нейронных сетей были использованы глубокие сверточные нейронные сети, а также рекуррентные нейронные сети с двунаправленной LSTM ячейкой памяти. На их основе предложен ансамбль из нейронных сетей. В работе проведены компьютерные эксперименты по применению построенных нейронных сетей и популярных алгоритмов машинного обучения для распознавания эмоций в речи человека, содержащихся в базе аудиозаписей RAVDESS. Результаты вычислений показали более высокую эффективность моделей нейронных сетей, в частности, ансамбля CNN и BLSTM, по сравнению с алгоритмами машинного обучения.
Доп. точки доступа:
Пьянков, Г.И.
Российская Федерация. Министерство науки и высшего образования
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова. Институт цифровой экономики и информационных технологий. Кафедра информатики


Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ХРЦ (1)
Свободны: ХРЦ (1)

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽