A Bimodal Approach for Speech Emotion Recognition using Audio and Text

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

17 июня 2026 г.

Интеллектуальная робототехника: кадровый голод и масса возможностей

Пока на рынке мало кадров, способных заниматься разработкой интеллектуальных робототехнических систем. Между тем именно к этому идет робототехника. Как учат ее проектированию и каково будущее отрасли, в интервью IQ Media рассказал заведующий Проектно-учебной лабораторией робототехники НИУ ВШЭ Вадим Моргачев.

17 июня 2026 г.

Каким должно быть образование, чтобы готовить кадры для экономики будущего

Эти вопросы обсудят на форуме HR EXPO PRO ЛЮДЕЙ, который состоится 18-19 июня в Москве. В его работе примет участие ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов, федеральные министры, HR-директора компаний, ректоры вузов, эксперты. На форуме будет представлен стенд, посвященный программам ДПО НИУ ВШЭ.

16 июня 2026 г.

Публичность ученого: идеальная мера

Еще недавно публичность для ученого считалась чем-то факультативным – полезным, но необязательным. Сегодня она все чаще встроена в научную работу. Не потому, что «надо быть в медиа», а потому что без внешней проявленности исследования могут просто не найти ни аудитории, ни партнеров, ни продолжения. Об этом в статье для IQ Media размышляет эксперт по научным коммуникациям, доцент факультета географии Высшей школы экономики Надежда Пупышева.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

A Bimodal Approach for Speech Emotion Recognition using Audio and Text

Journal of Internet Services and Information Security. 2021. No. 1. P. 80–96.

Verkholyak O., Двойникова А. А., Karpov A.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Emotion Recognition and Sentiment Analysis of Extemporaneous Speech Transcriptions in Russian

Двойникова А. А., Verkholyak O., Karpov A., Lecture Notes in Computer Science 2020 Vol. 12335 LNAI P. 136–144

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

A framework for text mining on Twitter: a case study on joint comprehensive plan of action (JCPOA)- between 2015 and 2019

Бехзадидуст Р., Quality and Quantity 2021 Vol. 56 No. 5 P. 3053–3084

Добавлено: 27 марта 2026 г.

Analyzing and forecasting P/E ratios using investor sentiment in panel data regression and LSTM models

Dolaeva A., Beliaeva U., Dmitry Grigoriev и др., International Review of Economics and Finance 2025 Vol. 98 Article 103840

Добавлено: 11 июля 2025 г.

CA-SER: Cross-Attention Feature Fusion for Speech Emotion Recognition

Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., , 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.

Добавлено: 15 февраля 2025 г.

Alternative method sentiment analysis using emojis and emoticons

Surikov A., Evgeniia Egorova, Procedia Computer Science 2020 Vol. 178 P. 182–193

Our research aims to develop an alternative method for analyzing the tonality of the texts. Most of the traditional methods for determining tonality classes are based on text analysis and ignore various emotional indicators that users actively used in social networks. Therefore, it improves the quality of predicting the tonality of the class. The study ...

Добавлено: 15 мая 2024 г.

The voice of Twitter: observable subjective well-being inferred from tweets in Russian

Сметанин С. И., Mikhail Komarov, PeerJ Computer Science 2022 Vol. 8 Article e1181

Добавлено: 29 декабря 2022 г.

Research Anthology on Implementing Sentiment Analysis Across Multiple Disciplines

IGI Global, 2022.

Добавлено: 3 августа 2022 г.

Speaker-Aware Training of Speech Emotion Classifier with Speaker Recognition

Савченко Л. В., Савченко А. В., , in: Speech and Computer. 23rd International Conference, SPECOM 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021Vol. 12997.: St. Petersburg: Springer, 2021. Ch. 55 P. 614–625.

Добавлено: 24 сентября 2021 г.

Using Intelligent Text Analysis of Online Reviews to Determine the Main Factors of Restaurant Value Propositions

Файнштейн Е. М., Серова Е. Г., , in: Handbook of Research on Applied Data Science and Artificial Intelligence in Business and Industry.: IGI Global, 2021. Ch. 10 P. 223–240.

Добавлено: 24 июля 2021 г.

On the Impact of Word Error Rate on Acoustic-Linguistic Speech Emotion Recognition: An Update for the Deep Learning Era

Соколов А. С., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.

Добавлено: 17 ноября 2020 г.

Social Network Sentiment Analysis and Message Clustering

Харламов А. А., Orekhov A., Bodrunova S. и др., Lecture Notes in Computer Science 2019 Vol. 11938 P. 18–31

Добавлено: 29 октября 2020 г.