| dc.contributor.author | Шапович, Е. Г. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2022-06-28T06:36:46Z | |
| dc.date.available | 2022-06-28T06:36:46Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Шапович, Е. Г. Использование нейронных сетей для распознавания эмоций / Е. Г. Шапович // I Республиканский форум молодых ученых учреждений высшего образования : сборник материалов форума (Витебск, 25-27 мая 2022 г.) / редкол.: Е. Я. Аршанский (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2022. – С. 83-85. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/113302 | |
| dc.description.abstract | Проводится обширное сравнение различных подходов к системам распознавания эмоций по речи. Анализ осуществлялся на аудиозаписи из аудиовизуальной базы данных эмоциональной речи и песен Райерсона. Значение характеристик для классификации эмоций сравнивается с применением таких методов, как сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), сверточные нейронные сети (CNN). | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Использование нейронных сетей для распознавания эмоций | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | An extensive comparison of various approaches to speech emotion recognition systems is carried out. The analyzes were performed on audio recordings from Ryerson's audiovisual database of emotional speech and songs. The value of characteristics for the classification of emotions is compared with the use of methods such as long short-term memory networks (LSTM), convolutional neural networks (CNN). | ru |
