Název: Vztah emocí a intonačních křivek
Překlad názvu: The relation of emotions and intonation curves
Autoři: Gavlasová, Radka ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Tučková,, Jana (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2022
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá intonačními křivkami s jejími vztahy pro různé emoce. Kromě teoretického základu, který pojednává o tvorbě řeči, zpracování signálů a psychologického nastínění rozdělení emocí, obsahuje také tvorbu vlastní emotivní databáze realizované s profesionálními herci. Cílem této závěrečné práce je klasifikace signálu na základě emoce, kterou nahrávka má představovat. Těmito emocemi jsou hněv, radost, nuda a smutek. Klasifikace probíhala pomocí umělých neuronových sítí, konkrétně v aplikaci Classification Learner, kterou poskytuje programovací prostředí Matlab. Použité příznaky pro tuto metodu byly variace fundamentální frekvence a MFCC. Výsledky byly následně porovnány a zanalyzovány poslechovým testem. Tento test pomohl určit, zda jsou výsledky relevantní pro tuto problematiku. Maximální úspěšnost trénování sítě dosáhla přibližně 82 %, testování pak 75 %. Poslechové testy potvrdily, že výsledky odpovídají předpokládanému lidskému vnímání. Pro podrobnější a lepší vyhodnocení, by bylo zapotřebí větší a kvalitnější databáze. This thesis deals with intonation curves and their relation to human emotions. Besides the theoretical part where you can learn about speech production, signal processing and psychological distribution of emotions, there is also a unique database recorded with the help of two professional actors. The main goal of this thesis is to classify created data using artificial neural networks into four classes. Those classes are anger, joy, boredom and sadness. The practical part was implemented in a programming platform called Matlab using Classification Learner app. Features used for this method were variations of fundamental frequency and MFCC. The results were compared with a listening survey so that it could be determined whether the results provided by neural network are relevant to some kind of a human factor. Success rate of the trained models reached 82 %, new data testing reached 75 %. Listening survey confirmed that the results correspond to the assumption of human perception. Better success rate would be accomplished by using a bigger set of higher quality data.
Klíčová slova: Classification Learner; emoce; fundamentální frekvence; Intonační křivky; Matlab; MFCC; umělé neuronové sítě; artificial neural network; Classificiation Learner; emotions; fundamental frequency; Intonation curves; Matlab; MFCC

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/206243

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-613211


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce