Інтелектуальна система розпізнавання емоційних станів людини за аудіоданими

Abstract

Робота присвячена актуальній проблемі розпізнавання емоційних станів людини в реальному часі на пристроях класу вбудованих систем для потреб психіатрії, клінічної психології, неврології та реабілітаційної медицини. Авторами розроблено двостадійний метод аналізу голосу, що передбачає виділення акустичних ознак цифрового аудіозапису (формування лог-мелспектрограми з пре-емпфазисом та функцією Ханна) та їх багатокласову класифікацію за допомогою глибинної згорткової нейронної мережі. Архітектуру мережі побудовано на базі SqueezeNet та адаптовано до обмежених обчислювальних ресурсів