Вплив розміру кадру на розпізнавання емоції за мовленням - Суворов, Д. С.; Афанасьєва, І. В.; Онищенко, К. Г.; Калиниченко, О. В. (ХНУРЕ, 2023)
У задачі розпізнавання емоції за мовленням, як і у більшості задач машинного навчання розпізнавання за звуком, використовується так званий фреймінг. Це процес поділу вихідного аудіосигналу на кадри певного розміру, кожен з яких оброблюється окремо. У цій статті представлено порівняння впливу розміру кадрів на результат розпізнавання емоції на прикладі CNN мережі. Для експериментів використовувався набір CREMA-D із аугментаціями, використовуючи додавання шуму, розтягування у часі та зміну висоти тону. В ході досліджень вдалося досягти точності розпізнавання в 98,8% із використанням динамічного розміру кадру.
Keywords: аудіо; емоції; кадр; машинне навчання; нейронні мережі; розпізнавання; python; tensorflow