• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Articles
  • Подход к автоматическому распознаванию эмоций в транскрипциях 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
October 12, 2026
Road Injuries Leading Cause of Death Among Men Aged 10 to 39
Worldwide, road injuries are the leading cause of death among males aged 10–39. An international team of researchers reached this conclusion as part of the Global Burden of Disease Study 2023, analysing data from 204 countries between 1990 and 2023. Their findings have been published in The Lancet Public Health, with HSE University Professor Vasily Vlassov listed among the collaborators.
October 8, 2026
HSE Experts Take Part in 23rd Annual Meeting of Valdai Discussion Club
The 23rd Annual Meeting of the Valdai Discussion Club was held from September 28 to October 1, 2026 under the theme ‘Responsibility for the Future: Limits of the Possible, or Limitless Possibilities?’ The forum brought together 120 experts from 40 countries, including representatives of China, the United States, India, Brazil, the United Kingdom, Germany, Egypt, Iran, and Japan.
October 7, 2026
‘Our Team Consists of True Leaders in Their Respective Academic Disciplines
The HSE International Centre of Decision Choice and Analysis studies a wide range of methods for analysing decision-making and possible scenarios for the development of natural, socio-economic, and political phenomena using various mathematical models. The application of advanced mathematical methods to forecasting helps to prevent negative outcomes and avoid erroneous decisions. The HSE News Service spoke to the centre’s director, Prof. Fuad Aleskerov, about its work.

 

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

?

Подход к автоматическому распознаванию эмоций в транскрипциях речи

Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2023. Т. 66. № 10. С. 818–827.
Dvoynikova A., Кондратенко К. О.
Language: Russian
Full text
DOI
Keywords: анализ текстовых данныхраспознавание эмоцийметоды предобработки текстовых данныхудаление стоп-слов многоклассовая классификация
Similar publications
“Reading the Mind in the Eyes Test”: Development of a Russian-Language Version Expanded for Neuroimaging Applications
Zheltyakova M., Korotkov A., Bursov K. et al., Herald of the Russian Academy of Sciences 2026 Vol. 95 No. 6 P. 1048–1057
The Reading the Mind in the Eyes Test (RMET) is a widely used tool for assessing affective mentalization in both clinical and research contexts. Although translated into many languages, no validated Russian-language version has been available. Furthermore, the limited number of stimuli in the original RMET constrains its applicability in neuroimaging studies. This study presents ...
Added: September 13, 2026
Сравнение точности распознавания эмоций другого человека при текстовой онлайн-коммуникации в мессенджере и наблюдении за офлайн-поведением
Сысоева И. А., Sysoeva T., Новые психологические исследования 2026 № 3 С. 95–114
Currently, instant text messaging is widespread and often replaces regular offline communication. At the same time, such an important component of interaction as understanding the emotions of the interlocutor in online text communication may be difficult because of the lack of nonverbal emotional cues (facial expressions, gestures, etc.). Although it is generally believed that emotional ...
Added: June 22, 2026
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
Навык командной работы в вакансиях российских компаний: сравнительный анализ запроса к менеджерам и специалистам
Stegnii E., Перехожев Е. С., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2026 № 4 С. 282–307
The article analyzes the requirements for teamwork skills in job postings of Russian companies. The aim of the study is to identify and quantify differences in the content and structure of requirements for managers and specialists in job vacancies posted by Russian employers based on text analysis. The empirical base consisted of a dataset of 71,931 ...
Added: April 27, 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
Автоматическое определение эмоционального состояния участников предметных разговоров по транскрипциям речи
Dvoynikova A., Мамонтов Д. Ю., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2021. С. 63–68.
В работе проводятся экспериментальные исследования по определению уровня эмоциональных проявлений в текстовых транскрипциях базы данных K-EmoCon. Рассматривается влияние сбалансирования классов при обучении классификаторов на точность определения эмоций. В статье устанавливается базовый стандарт результатов по классификации уровня эмоций дикторов в текстовых транскрипциях. ...
Added: April 24, 2026
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
Kulikova E., В кн.: Лингвистическая семантика в пространственном измерении: Словарь. Дискурс. Корпус.: Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2024. Гл. 9.1 С. 399–411.
Added: November 29, 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
Тематическое моделирование для коротких текстов: сравнительный анализ
Vashchenko V., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2023 № 56 С. 69–112
The steady increase in the popularity of social media as a means of communication actualizes methodological issues related to processing of short texts with less semantic context than large corpora, which are widely used for training and testing machine learning models for textual data. Topic modeling, an unsupervised machine learning technique aimed at aggregating texts ...
Added: December 7, 2023
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
Качественные данные и дилеммы аналитика
Polukhina E., В кн.: Практики анализа качественных данных в социальных науках.: М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2023. Гл. 1 С. 15–31.
Глава ориентирует читателя в природе анализа качественных данных, многообразии методов/ подходов и сопутствующих программных обеспечений. Дается подробное описание основных свойств существующего аналитического ландшафта. ...
Added: January 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
  • 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