Штучний інтелект

Анотація: У статті запропоновано удосконалення методу розпізнавання емоційного стану людини за голосом шляхом розширення множини ознак емоцій. Додано ознаку емоційного акценту висловлювання на основі семантичного аналізу. Описано вимоги до модифікації структури системи розпізнавання, зображено схему бази онтології та термінів. Проведено числове дослідження, яке показало підвищення ймовірності розпізнавання емоцій емоційних станів порівняно із результатами без використання семантичного аналізу.

Ключові слова:

Посилання:

1. Метод розпізнавання емоційного стану диктора за фразовими моделями / Клименко М.С. // Штучнийінтелект. – 2017. – №2. – C. 52-59.
2. Изард К.Э. Психология эмоций. - СПб: Издательство "Питер", 1999. - 464 с.
3. Alpert M. Reflections of depression in acoustic measures of the patient’s speech / M. Alpert, E.R. Pouget,R.R. Silva // Journal of Affective Disorders. – 2001. – №66. – P. 59–69.
4. Banziger T. The role of intonation in emotional expressions / T. Banziger, K.R. Scherer // SpeechCommunication. – 2005. – №46. – P. 252–267.
5. Vydana H.K. Improved emotion recognition using GMM-UBMs / H.K. Vydana, P.P. Kumar, K.S.R. Krishna,A.K. Vuppala // 2015 International Conference on Signal Processing and Communication Engineering Systems,Guntur. – 2015. – P. 53-57.
6. Клименко М.С. Розробка структури системи розпізнавання емоційного стану диктора / М.С. Клименко,Ф.В. Фомін // Штучний інтелект. – 2016. – № 1. – С. 17-26.