В работе предложен обзор предметной области аффективных вычислений и рассмотрены методы обработки эмоционально окрашенной речи. Рассмотрена задача бинарной классификации в контексте рассматриваемой проблемы, проанализированы факторы, оказывающие влияние на качество получаемых результатов. Сформулированы цели и задачи предстоящего исследования. Предложен подход, реализующий парадигму машинного слуха, которая заключается в извлечении физиологически обоснованных признаков речевого сигнала и применении нейросетевых методов для их анализа.

The paper presents a review on modern research field on affective computing and examines approaches to the emotional speech-processing problem. The binary classification task in the context of the emotional speech recognition is considered, factors affecting the quality of the results are analyzed. The goals and objectives of the forthcoming study are formulated. An approach that implements the machine hearing paradigm is proposed.