Original title:
Development of Automated Emotion Recognition System through Voice using Python
Translated title:
Development of Automated Emotion Recognition System through Voice using Python
Authors:
Magerková, Tereza ; Malik, Aamir Saeed (referee) ; Hussain, Yasir (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2024
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Táto práca do hĺbky skúma návrh a implementáciu modelov hlbokého učenia na rozpoznávanie emócií z reči. Navrhuje model založený na komplexnom prehľade existujúcich techník z tejto oblasti. Model je trénovaný a testovaný na rozsiahlych sadách rečových dát označených emóciami. Vykonané experimentálne hodnotenia majú za cieľ posúdiť výkonnosť modelu z hľadiska presnosti, robustnosti a schopnosti zovšobecňovat rozpoznávacie schopnosti modelu.
This work presents an in-depth investigation into the design and implementation of deep learning models for speech emotion recognition. It proposes a model based on a comprehensive review of existing techniques from the field. The model is trained and tested on large-scale emotion-labeled speech datasets. Experimental evaluations are conducted to assess the performance of the model in terms of accuracy, robustness, and generalization.
Keywords:
Emócie; Funkcie; Hlas; Hlboké učenie; Python; Strojové učenie; Deep Learning; Emotions; Features; Machine Learning; Python; Voice
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: https://hdl.handle.net/11012/247449