Object

Title: Deep Learning Approaches for Voice Emotion Recognition Using Sentiment-Arousal Space

Ստեղծողը:

Tumanyan, Narek T.

Տեսակ:

Հոդված

Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:

Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники=Կիբեռնետիկայի և հաշվողական տեխնիկայի մաթեմատիկական հարցեր=Mathematical problems of computer science

Հրապարակման ամսաթիվ:

2021

Հատոր:

56

ISSN:

2579-2784 ; e-2538-2788

Լրացուցիչ տեղեկություն:

Թումանյան Նարեկ Տ․, Туманян Нарек Т.

Այլ վերնագիր:

Խորը ուսուցման մեթոդներ ձայնագրությունների էմոցիայի գնահատման համար օգտագործելով տրամադրական կոորդինատային համակարգ ; Глубокое обучение для распознавани яэмоций взаписях голоса с использование мвалентно-возбужденного пространства

Ամփոփում:

In this paper, we present deep learning-based approaches for the task of emotionrecognition in voice recordings. A key component of the methods is the representationof emotion categories in a sentiment-arousal space and the usage of this space repre-sentation in the supervision signal. Our methods use wavelet and cepstral features asefficient data representations of audio signals. Convolutional Neural Network (CNN)and Long Short Term Memory Network (LSTM) architectures were used in recognitiontasks, depending on whether the audio representation was treated as a spatial signal oras a temporal signal. Various recognition approaches were used, and the results were analyzed․

Հրատարակիչ:

Изд-во НАН РА

Ձևաչափ:

pdf

Չափեր:

էջ 35-47

Նույնացուցիչ:

oai:arar.sci.am:323540

Լեզու:

en

Բնօրինակի գտնվելու վայրը:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Object collections:

Last modified:

Dec 8, 2023

In our library since:

Jul 15, 2022

Number of object content hits:

14

All available object's versions:

https://arar.sci.am/publication/351182

Show description in RDF format:

RDF

Show description in OAI-PMH format:

OAI-PMH

This page uses 'cookies'. More information