• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

Детектирование эмоций в мультимедиа контенте

С. 852-857.
А. С. Попова, А. Г. Рассадин, А. А. Пономаренко

Рассматривается задача автоматической классификации эмоций в цифровом аудио сигнале. В работе рассматривается и верифицируется подход, в котором классификации звукового фрагмента сводится к задаче распознавания изображений. В качестве визуально представления использовались изображение спектрограммы и осциллограммы. Произведен численный эксперимент на открытом наборе данных Ravdess, включающий 8 различных эмоций: “нейтральный”, “спокойный”, “счастливый”, “грустный”, “злой”, “испуганный”, “отвращение”, “удивление”. Наилучшие результаты точности 64% показала комбинация “спектрограмма + свёрточная нейроная сеть VGG-11”.