Obtenção de bancos de dados para análise de reconhecimento de emoção de fala

1. Qual tecnologia é usada no reconhecimento de emoção de fala?
2. Qual algoritmo é usado para reconhecimento de emoção?
3. Qual modelo é melhor para reconhecimento de emoção?
4. Por que usar a CNN para reconhecimento de emoção de fala?

Qual tecnologia é usada no reconhecimento de emoção de fala?

Um classificador de rede neural recorrente (RNN) é usada primeiro para classificar sete emoções. Suas performances são comparadas posteriormente com as técnicas de regressão linear multivariada (MLR) e máquinas vetoriais de suporte (SVM), que são amplamente utilizadas no campo de reconhecimento de emoção para sinais de áudio falados.

Qual algoritmo é usado para reconhecimento de emoção?

Três algoritmos populares de ML, SVM, RF e KNN foram usados ​​para reconhecimento de intensidade de emoção. Um estudo comparativo e implementação de algoritmos para medir emoções faciais e suas intensidades baseadas nas diferentes AUS (unidades de ação) são apresentadas.

Qual modelo é melhor para reconhecimento de emoção?

Máquina vetorial de suporte (SVM), Modelo Hidden Markov, Adaboost e Redes Neurais Artificiais (Ann)⁹ são esquemas amplamente utilizados para reconhecimento de expressão facial.

Por que usar a CNN para reconhecimento de emoção de fala?

Está provado que o modelo CNN proposto neste experimento tem alta precisão na classificação de emoções positivas, e é maior que RNN e MLP.