Rozpoznávání emocí v audio nahrávkách s využitím hlubokých neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Bakalářská práce se věnuje rozpoznávání emocí v audio nahrávkách s využitím hlubokých neuronových sítí. V úvodní části je čtenář seznámen s motivací a využitím systému pro rozpoznávání emocí. Na začátku první kapitoly jsou definovány pojmy emoce a rozpoznávání emocí. Navazující podkapitoly jsou zaměřeny na vývoj systému pro rozpoznávání emocí. Další kapitola je věnována seznámení se základy neuronových sítí. Je uveden model používaný v experimentální části práce, vysvětleno trénování a vyhodnocení modelu. V následující části je popsán návrh a práce s balíčkem pro rozpoznávání emocí napsaném v jazyce Python. Poslední kapitola představuje experimenty provedené na datové sadě získané sjednocením datových sad RAVDESS, TESS, SAVEE a EMOVO. Pro klasifikaci byla použita neuronová síť typu MLP. Byla implementována a natrénována pomocí frameworku PyTorch. MFCC příznaky byly zvoleny pro učení modelu. Provedené experimenty byly zdokumentovány a rozebrány. V závěru práce jsou shrnuty výsledky a navrženy metody pro dosažení lepších výsledků. Při klasifikaci sedmi emocí bylo dosaženo přesnosti pro nahrávky 92,3 %.
Bachelor's thesis deals with emotion recognition in audio recordings using deep neural networks. In the introductory part, the reader is familiarised with the motivation and application of speech emotion recognition system. At the beginning of the first chapter, the concepts of emotion and emotion recognition are defined. Subsequent sections are focused on the development of a speech emotion recognition system. Next chapter is devoted to acquaintance with the basics of neural networks. Model used in the experimental part of the work is presented, training and evaluation of the model are explained. The following section describes the design and workflow of emotion recognition package written in Python. The last chapter presents experiments performed on a dataset obtained by unifying the RAVDESS, TESS, SAVEE and EMOVO datasets. An MLP neural network was used for classification. It was implemented and trained using the PyTorch framework. MFCC features were selected for model learning. Performed experiments were documented and analyzed. At the end of the work, the results are summarized and methods for achieving better results are proposed. An accuracy of 92,3 % per recording has been achieved while classifying seven emotions.
Bachelor's thesis deals with emotion recognition in audio recordings using deep neural networks. In the introductory part, the reader is familiarised with the motivation and application of speech emotion recognition system. At the beginning of the first chapter, the concepts of emotion and emotion recognition are defined. Subsequent sections are focused on the development of a speech emotion recognition system. Next chapter is devoted to acquaintance with the basics of neural networks. Model used in the experimental part of the work is presented, training and evaluation of the model are explained. The following section describes the design and workflow of emotion recognition package written in Python. The last chapter presents experiments performed on a dataset obtained by unifying the RAVDESS, TESS, SAVEE and EMOVO datasets. An MLP neural network was used for classification. It was implemented and trained using the PyTorch framework. MFCC features were selected for model learning. Performed experiments were documented and analyzed. At the end of the work, the results are summarized and methods for achieving better results are proposed. An accuracy of 92,3 % per recording has been achieved while classifying seven emotions.
Description
Subject(s)
rozpoznávání emocí z řeči, strojové učení, neuronové sítě, PyTorch, MFCC, speech emotion recognition, machine learning, neural networks, PyTorch, MFCC