Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "emotional speech" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Polish emotional speech recognition using artifical neural network
    Autorzy:
    Powroźnik, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/102146.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    emotional speech
    artificial neural network
    communication
    Opis:
    The article presents the issue of emotion recognition based on polish emotional speech analysis. The Polish database of emotional speech, prepared and shared by the Medical Electronics Division of the Lodz University of Technology, has been used for research. The following parameters extracted from sampled and normalised speech signal has been used for the analysis: energy of signal, speaker’s sex, average value of speech signal and both the minimum and maximum sample value for a given signal. As an emotional state a classifier fof our layers of artificial neural network has been used. The achieved results reach 50% of accuracy. Conducted researches focused on six emotional states: a neutral state, sadness, joy, anger, fear and boredom.
    Źródło:
    Advances in Science and Technology. Research Journal; 2014, 8, 24; 24-27
    2299-8624
    Pojawia się w:
    Advances in Science and Technology. Research Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spectral methods in Polish emotional speech recognition
    Autorzy:
    Powroźnik, P.
    Czerwiński, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/102087.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    artificial neural network
    spectrogram
    emotional speech recognition
    Opis:
    In this article the issue of emotion recognition based on Polish emotional speech signal analysis was presented. The Polish database of emotional speech, prepared and shared by the Medical Electronics Division of the Lodz University of Technology, has been used for research. Speech signal has been processed by Artificial Neural Networks (ANN). The inputs for ANN were information obtained from signal spectrogram. Researches were conducted for three different spectrogram divisions. The ANN consists of four layers but the number of neurons in each layer depends of spectrogram division. Conducted researches focused on six emotional states: a neutral state, sadness, joy, anger, fear and boredom. The averange effectiveness of emotions recognition was about 80%.
    Źródło:
    Advances in Science and Technology. Research Journal; 2016, 10, 32; 73-81
    2299-8624
    Pojawia się w:
    Advances in Science and Technology. Research Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ funkcji okna na skuteczność identyfikacji stanu emocjonalnego mówcy
    The impact of window function on identification of speaker emotional state
    Autorzy:
    Powroźnik, P.
    Czerwiński, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407680.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    "funkcja okna"
    sztuczne sieci neuronowe
    identyfikacja polskiej mowy emocjonalnej
    window function
    artificial neural networks
    Polish emotional speech recognition
    Opis:
    Artykuł prezentuje wpływ doboru funkcji okna wykorzystywanej w procesie obliczania spektrogramu, na skuteczność identyfikacji stanu emocjonalnego mówcy posługującego się mową polską. W badaniach wykorzystano następujące funkcje okna: Hamminga, Gaussa, Dolpha–Czebyszewa, Blackmana, Nuttalla, Blackmana-Harrisa. Ponadto został przedstawiony sposób przetwarzania spektrogramu przez sztuczną sieć neuronową (SSN), odpowiedzialną za identyfikację stanu emocjonalnego mówcy. Otrzymane wyniki pozwoliły na ocenę skuteczności rozpoznawania stanu emocjonalnego za pomocą SSN. Średnia skuteczność wahała się od około 70% do ponad 87%.
    The article presents the impact of window function used for preparing the spectrogram, on Polish emotional speech identification.. In conducted researches the following window functions were used: Hamming, Gauss, Dolph–Chebyshev, Blackman, Nuttall, Blackman-Harris. The spectrogram processing method by artificial neural network (ANN) was also described in this article. Obtained results allowed to assess the effectiveness of identification process with the use of ANN. The average efficiency ranged from 70 % to more than 87%.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 4; 96-100
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies