Детальная информация

Название Система распознавания эмоций по голосу: выпускная квалификационная работа бакалавра: 12.03.01 - Приборостроение ; 12.03.01_02 - Информационные технологии безопасности объектов
Авторы Мубаракшина Раушания Тахировна
Научный руководитель Малыхина Галина Федоровна
Другие авторы Мешалкина Марина Николаевна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2019
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика распознавание эмоций ; аффективные вычисления ; обработка речевых сигналов ; машинный слух ; emotion recognition ; affective computing ; emotional speech ; machine hearing
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 12.03.01
Группа специальностей ФГОС 120000 - Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии
Ссылки Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-2594
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи ru\spstu\vkr\4287
Дата создания записи 18.11.2019

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 34 
За последние 30 дней: 2

Подробная статистика