dc.contributor.advisor | Abdulla, Hussam | |
dc.contributor.author | Phan, Quoc Tuy | |
dc.date.accessioned | 2023-11-10T12:31:31Z | |
dc.date.available | 2023-11-10T12:31:31Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/151671 | |
dc.description.abstract | Due to its potential use in areas including human-computer interaction, mental health monitoring,
and customer assistance, speech emotion recognition (SER) has drawn a lot of attention recently.
The purpose of this thesis is to explore and assess various SER approaches, implement chosen algorithms, and empirically test the effectiveness of these approaches on relevant datasets. We’ll evaluate
the effectiveness of the developed algorithms and examine the function that facial expressions play
in emotion recognition. | en |
dc.description.abstract | Rozpoznávání emocí v řeči (SER) v posledních letech získává významnou pozornost kvůli svým
potenciálním aplikacím v oblastech jako interakce člověk-počítač, sledování duševního zdraví a zákaznický servis. Tato práce si klade za cíl prozkoumat a hodnotit různé metody pro SER, implementovat vybrané algoritmy a experimentálně ověřit jejich výkon na vhodných datasetech. Dále se
budeme zabývat rolí mimiky ve výrazu emocí a porovnávat výkonnost implementovaných algoritmů. | cs |
dc.format.extent | 1398928 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | speech emotion recognition | en |
dc.subject | MFCC | en |
dc.subject | librosa | en |
dc.subject | Prosodic features | en |
dc.subject | SVM | en |
dc.subject | ANN | en |
dc.subject | Deep learning | en |
dc.subject | RAVDESS
datasetl Librosa | en |
dc.subject | Scikit-learn | en |
dc.subject | rozpoznávání emocí v řeči | cs |
dc.subject | MFCC | cs |
dc.subject | librosa | cs |
dc.subject | prozodické rysy | cs |
dc.subject | SVM | cs |
dc.subject | ANN | cs |
dc.subject | hluboké učení | cs |
dc.subject | dataset
RAVDESS | cs |
dc.subject | Librosa | cs |
dc.subject | Scikit-learn | cs |
dc.title | Speech Emotion Recognition | en |
dc.title.alternative | Rozpoznávání emocí řeči | cs |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Platoš, Jan | |
dc.date.accepted | 2023-08-08 | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | cs |
dc.thesis.degree-program | Informační a komunikační technologie | cs |
dc.thesis.degree-branch | Informatika a výpočetní technika | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | PHA0044_FEI_B2647_2612R025_2023 | |
dc.rights.access | openAccess | |