• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Book chapter
  • Автоматическое определение эмоционального состояния участников предметных разговоров по транскрипциям речи
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • More
Subject
News
August 17, 2026
‘I Dream of Simple Things
Anastasia Gergenreter specialises in applied statistics and econometrics. In this interview for the Young Scientists of HSE University project, she talked about why she studies addictive substance use, two very different Fishers, and the cherry blossom season at the Main Botanical Garden in Moscow.
August 13, 2026
‘Working with AI Solves a Wide Range of Engineering Problems
Artificial intelligence is a working tool based on a balanced combination of algorithms and engineering. Experts and doctoral students from the HSE Moscow Institute of Electronics and Mathematics explain how AI technologies can improve an application, device, or system, and what engineering tasks are solved in the process.
August 12, 2026
‘I Would Like My Research to Help Make the World a Calmer and Better Place
Whatever task Saraa Ali, Junior Research Fellow at the Laboratory of Methods for Big Data Analysis (LAMBDA) of the AI and Digital Science Institute (HSE Faculty of Computer Science), is working on, she thinks about how it can benefit people. She told the Young Scientists of HSE University project about her large family, diagnosing three-phase motors, and her dream of building a children’s home in her native country.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

Автоматическое определение эмоционального состояния участников предметных разговоров по транскрипциям речи

С. 63–68.
Dvoynikova A., Мамонтов Д. Ю., Карпов А. А.
Language: Russian
Full text
Keywords: распознавание эмоцийдисбаланс классованализ речевых транскрипцийсбалансирование классовопределение уровня эмоций

In book

Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО
Т. 3. , Университет ИТМО, 2021.
Similar publications
Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features
Deeb B., Andrey V. Savchenko, Makarov I., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295
Speech Emotion Recognition has gained considerable attention in speech processing and machine learning due to its potential applications in human-computer interaction, mental health monitoring, and customer service. However, state-of-the-art models for speech emotion recognition use many parameters, which leads to computational complexity. In this paper, we introduce a novel deep-learning model to enhance the accuracy ...
Added: June 16, 2026
Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening
Vasilev R., Savchenko A., Blinov P. et al., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13 Article 1778404
Automated disease screening systems face challenges when applied to multi-class medical image analysis, particularly under severe class imbalance inherent in clinical datasets. Retinal fundus imaging enables non-invasive screening for multiple ocular and systemic diseases simultaneously, yet current automated systems typically assess risk for only a single pathology or a limited disease range. We developed a ...
Added: June 16, 2026
Метод распознавания сентимента и эмоций в транскрипциях русскоязычной речи с использованием машинного перевода
Dvoynikova A., Кагиров И. А., Карпов А. А., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2024
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Added: April 25, 2026
Аналитический обзор многомодальных корпусов данных для распознавания эмоций
Dvoynikova A., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2023.
В статье раскрываются достоинства и недостатки категориальных и пространственных моделей описания эмоций. Пространственные модели позволяют охватить более широкий спектр человеческих эмоций, что позволяет разработать наиболее эффективную систему распознавания эмоций. В работе проводится аналитический обзор существующих многомодальных корпусов данных, которые имеют разметку по валентности и интенсивности эмоций. В заключении выделяется наиболее репрезентативный корпус данных для автоматического ...
Added: April 25, 2026
Подход к автоматическому распознаванию эмоций в транскрипциях речи
Dvoynikova A., Кондратенко К. О., Известия высших учебных заведений. Приборостроение 2023 Т. 66 № 10 С. 818–827
Аннотация. Исследован актуальный в различных областях вопрос распознавания эмоций в транскрипциях речи. Проанализировано влияние методов предобработки (удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг) на точность распознавания эмоций в текстовых данных на русском и английском языках. Для проведения экспериментальных исследований использовались орфографические транскрипции диалогов из многомодальных корпусов RAMAS и CMU-MOSEI на русском и английском языке соответственно. Аннотирование этих корпусов ...
Added: April 25, 2026
Enhancing bankruptcy prediction efficiency using synthetic data
Elizaveta V. Lashkevich, Business Informatics 2025 Vol. 19 No. 3 P. 22–47
The firm financial insolvency prediction is crucial for investors, creditors, and regulators. However, access to high-quality, balanced data for model training is often limited due to privacy concerns, information scarcity, or financial reporting characteristics. This paper explores the potential of synthetic data generation techniques to increase minority class instances in unbalanced datasets and thereby potentially improve ...
Added: September 15, 2025
CA-SER: Cross-Attention Feature Fusion for Speech Emotion Recognition
Deeb B., Savchenko A., Makarov I., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4479–4482.
In this paper, we introduce a novel tool for speech emotion recognition, CA-SER, that borrows self-supervised learning to extract semantic speech representations from a pre-trained wav2vec 2.0 model and combine them with spectral audio features to improve speech emotion recognition. Our approach involves a self-attention encoder on MFCC features to capture meaningful patterns in audio ...
Added: February 15, 2025
Неклассический подход к созданию базы эмоциональных лиц: за рамками теории базовых эмоций
Petrakova A., Anikudimova E., Лебедева Е. И., В кн.: Лицо человека в системах коммуникации.: М.: Московский институт психоанализа, 2024. Гл. 10 С. 138–147.
Added: January 7, 2025
Опыт создания российской базы лиц, изображающих различные эмоции: первый этап
Petrakova A., Лебедева Е. И., Kuzmina Y. et al., Психология. Журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 21 № 2 С. 423–431
This article presents a pilot study with the objective to create and test stimulus material, which consists of photographic portraits of adults and children expressing various emotions. The uniqueness of this work is due to the approach to organizing the creation of stimulus material, in which the models demonstrated emotions not according to an established ...
Added: December 26, 2024
Распознавание эмоций в соотнесении к «эмоциональным семействам»
Petrakova A., Лебедева Е. И., Anikudimova E., Экспериментальная психология 2024 Т. 17 № 3 С. 4–15
The work is aimed at studying the performance of emotion recognition of people of different sex and age, expressed without specified criteria, in association with «emotional families». The materials of an empirical online research obtained with the help of the crowdsourcing service «Yandex. Toloka», in which 3,590 tes- ters took part. The subjects guessed one ...
Added: December 26, 2024
Поможет ли Байесовская сыворотка правды повысить достоверность разметки эмоциональных текстов? (case study)
Kolmogorova A., Хлебникова В. А., Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты 2025 № 2(62) С. 45–68
В статье рассматриваются результаты применения методологии, известной как Байесовская сыворотка правды (BTS), в задаче эмоциональной разметки текстов для последующего обучения нейросетевых моделей. Суть метода состоит в том, что информантов сначала просят оценить некоторый феномен со своей собственной точки зрения, а затем – предсказать, какой ответ (или оценку) выберет наибольший процент других отвечающих на тот же ...
Added: November 29, 2024
Специфика разметки мультимодального корпуса эмоциональной речи
Куликова Е. Р., В кн.: Лингвистическая семантика в пространственном измерении: Словарь. Дискурс. Корпус.: Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2024. Гл. 9.1 С. 399–411.
Added: November 29, 2024
Исследование применения методов машинного обучения в задаче выявления мошеннических действий в отношении клиентов банка при подтверждении операции
Шелепова А. Н., Vorobyev I., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского 2023.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2023. С. 289–292.
На сегодняшний день выявление мошенничества в банковской сфере значительно затруднено из-за применения злоумышленниками методов социальной инженерии. Мошенники обманывают клиентов и убеждают перевести денежные средства на свои счета под различными предлогами. В целях противодействия угрозе банки блокируют операции и обращаются к клиенту для дополнительного подтверждения. Находясь под психологическим воздействием злоумышленников, клиенты подтверждают операции, несмотря на предупреждения ...
Added: February 13, 2024
Культурные правила выражения и распознавание эмоций других людей: различия в распознавании гнева представителями армянской и русской культур
Sysoeva T., Айрапетян Е. А., Психологические исследования: электронный научный журнал 2023 Т. 16 № 92 Статья 1
The current study is aimed to investigate the differences in emotion recognition among representatives of Armenian and Russian cultures. A preliminary study demonstrated that Armenians, unlike Russians, tend to control the expression of anger towards in-group members in greater extent. One hypothesis explaining the cultural influence on emotion recognition suggests that expression norms, which require ...
Added: January 29, 2024
Подходы к распознаванию эмоций в интеллектуальных системах
Kartasheva A., Технологос 2020 № 2 С. 15–24
The article examines approaches to emotion recognition in intelligent systems from the point of view of methodological grounds. In interdisciplinary research, where it is necessary to combine approaches from different fields, we face terminological uncertainty, since the problem of describing the emotional sphere is solved by different researchers in line with several main approaches. First, the ...
Added: October 20, 2023
Three-way classification for sequences of observations
A. V. Savchenko, L. V. Savchenko, Information Sciences 2023 Vol. 648 Article 119540
This article introduces the novel technique to reduce the computation time for classifying a sequence of observations (frames), such as a video stream, where each observation is described by high-dimensional embeddings extracted by a deep neural network. By using the methodology of granular computing, an observed sequence is represented at various scales using different frame ...
Added: August 27, 2023
HSE-NN Team at the 4th ABAW Competition: Multi-task Emotion Recognition and Learning from Synthetic Images
Savchenko A., / Series Computer Science "arxiv.org". 2022.
In this paper, we present the results of the HSE-NN team in the 4th competition on Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW). The novel multi-task EfficientNet model is trained for simultaneous recognition of facial expressions and prediction of valence and arousal on static photos. The resulting MT-EmotiEffNet extracts visual features that are fed into simple feed-forward ...
Added: October 21, 2022
Video-based Frame-level Facial Analysis of Affective Behavior on Mobile Devices using EfficientNets
Savchenko A., , in: 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW).: IEEE, 2022. P. 2358–2365.
In this paper, we consider the problem of real-time video-based facial emotion analytics, namely, facial expression recognition, prediction of valence and arousal and detection of action unit points. We propose the novel frame-level emotion recognition algorithm by extracting facial features with the single EfficientNet model pre-trained on Affect-Net. The predictions for sequential frames are smoothed ...
Added: August 29, 2022
Classifying emotions and engagement in online learning based on a single facial expression recognition neural network
Savchenko A., Savchenko L., Makarov I., IEEE Transactions on Affective Computing 2022 Vol. 13 No. 4 P. 2132–2143
In this paper, behaviour of students in the e-learning environment is analyzed. The novel pipeline is proposed based on video facial processing. At first, face detection, tracking and clustering techniques are applied to extract the sequences of faces of each student. Next, a single efficient neural network is used to extract emotional features in each ...
Added: July 14, 2022
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit