https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59222| Title: | Анализ систем определения и классификации эмоций человека по данным звукового потока |
| Other Titles: | Emotion detection and classification system based on sound flow data |
| Authors: | Егорчев, А. А. Чикрин, Д. Е. Пашин, Д. М. Сарамбаев, Н. А. Фахрутдинов, А. Ф. |
| Keywords: | материалы конференций;неинвазивный мониторинг;машинное обучение;биомедицинский мониторинг;смартфонная сенсорика;акустические сигналы;распознавание эмоций |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Издательство Южного федерального университета |
| Citation: | Анализ систем определения и классификации эмоций человека по данным звукового потока = Emotion detection and classification system based on sound flow data / А. А. Егорчев, Д. Е. Чикрин, Д. М. Пашин [и др.] // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 1 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 213–219. |
| Abstract: | Возможность быстрой определения эмоционального состояния человека для выявления негативного настроя позволяет снизить материальные риски и даже сохранить жизнь людей, что является актуальной задачей на сегодняшний день. Целью работы является разработка алгоритма классификации эмоций по аудиоданным смартфона пользователя. В статье представлено решение, пригодное для встраивания в систему мониторинга состояния здоровья человека, которое позволяет определять эмоции человека по акустическому сигналу с микрофона пользователя. Решение базируется на использовании сверточных нейронных сетей. Решение показало 19.5% и 20.1% ошибок первого и второго рода соответственно для определения негативных эмоций. |
| Alternative abstract: | The ability to quickly determine the emotional state of an employee to identify a negative allows us to reduce material risks and even save people's lives, which is an important task for today. The aim of the work is to develop an algorithm for classifying emotions based on the audio data of the user's smartphone. The paper presents a solution suitable for embedding into a human health monitoring system, which allows you to determine a person's emotions by an acoustic signal from the user's microphone. The solution is based on the use of convolutional neural networks. The solution showed 19.5% and 20.1% of errors of the first and second kind, respectively, for determining negative emotions. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59222 |
| Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Egorchev_Analiz.pdf | 370.2 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.