Какие методы существуют для распознавания радости на основе звуковых сигналов?

Для распознавания радости и других эмоций на основе звуковых сигналов используют системы распознавания речевых эмоций (SER). www.projectpro.io Они включают сбор и предварительную обработку аудиоданных для уменьшения шума и нормализации сигналов. www.projectpro.io

Некоторые методы и алгоритмы, которые применяют для SER:

• Машины опорных векторов (SVM). www.projectpro.io Эффективны для задач классификации с чёткими границами разделения между различными классами эмоций. www.projectpro.io
• k-Ближайшие соседи (k-NN). www.projectpro.io Алгоритм прост и эффективен для небольших наборов данных, классифицирует эмоции на основе класса большинства среди k ближайших соседей. www.projectpro.io
• Модели гауссовой смеси (GMM). www.projectpro.io Полезны для моделирования распределения признаков для каждого класса эмоций. www.projectpro.io
• Скрытые марковские модели (ХМ). www.projectpro.io Подходят для обработки последовательных данных, фиксируют временные зависимости в речевых сигналах. www.projectpro.io
• Случайные леса. www.projectpro.io Метод коллективного обучения, который строит несколько деревьев решений и объединяет их результаты для получения более точных и стабильных прогнозов. www.projectpro.io

Также существует интеллектуальная программная система MASAI, разработанная учёными Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН. xn--80aa3ak5a.xn--p1ai Она включает в себя комплекс нейросетей, способных распознавать естественные эмоции человека по аудиовизуальной информации (видео, звук и текст). xn--80aa3ak5a.xn--p1ai