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 / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, 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.
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.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова. Институт цифровой экономики и информационных технологий. Кафедра информатики
>
Имеются экземпляры в отделах: всего -20220217 : ХРЦ (-20220217)
Свободны: ХРЦ (1)
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -846356-720642)>
Шифр в сводном ЭК: 1a4215073806b24535418a4108cf47e0
Заказ фрагмента документа ₽