Development of Automated Emotion Recognition System through Voice using Python
Loading...
Date
Authors
Magerková, Tereza
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
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.
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.
Description
Citation
MAGERKOVÁ, T. Development of Automated Emotion Recognition System through Voice using Python [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen)
Ing. Radim Kocman, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-12
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení