Reconhecimento automático de emoções pelo discurso

Silva, Matheus Almeida Farias da

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Carvalho, Rafael Lima de	-
dc.contributor.author	Silva, Matheus Almeida Farias da	-
dc.date.accessioned	2021-10-08T03:04:12Z	-
dc.date.available	2021-10-08T03:04:12Z	-
dc.date.issued	2020	-
dc.identifier.citation	SILVA, Matheus Almeida Farias da. Reconhecimento automático de emoções pelo discurso. 53f. Monografia (Graduação)- Curso de Ciências da Computação. Universidade Federal do Tocantins, Palmas, 2020.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11612/3187	-
dc.description.abstract	Despite of being a subjective branch of study, emotion analysis can be simulated by Machine Learning algorithms that are trained so that, through cataloged audio and video databases, they can recognize patterns in these media that could be related to their emotion . Neural Network Algorithms (branch of Machine Learning) provided to act on the recognition of these emotions, with a focus only on audio, and are known as Speech Emotion Recognition (SER), generally obtaining unequal averages of referring results such as recognition of emotions between the bases. This research work focuses on implementing an SER algorithm, based on current works that have achieved good performances, applying a Data Augmentation method called Slide Window, proposed by this work, which aims to increase the averages of recognition in selected databases. As a result, this work managed to achieve an evolution of recognition of 11.95% on the EMO-DB base, 22.76% on SAVEE and 18.82% on RAVEDESS.	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Tocantins	pt_BR
dc.rights	Acesso Livre.	pt_BR
dc.subject	Reconhecimento de emoção pelo discurso	pt_BR
dc.subject	Teorias das emoções	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina	pt_BR
dc.subject	Processamento de voz	pt_BR
dc.title	Reconhecimento automático de emoções pelo discurso	pt_BR
dc.type	Monografia	pt_BR
dc.description.resumo	Apesar de ser um ramo subjetivo de estudo, a análise de emoções pode ser simulada por algoritmos de Aprendizado de Maquina que são treinados para que, através de bases de dados de áudio e vídeo catalogados, reconheçam padrões nessas mídias que possam estar relacionados a sua emoção. Algoritmos de Redes Neurais (ramo do Aprendizado de Máquina) veem sendo desenvolvidos para atuar no reconhecimento dessas emoções, com o foco apenas no áudio, e são conhecidos como Speech Emotion Recognition (SER), geralmente obtendo m´medias desiguais de resultados referentes as reconhecimento de emoções entre as bases. Esse trabalho de pesquisa tem como foco implementar um algoritmo SER, baseado em trabalhos atuais que obtiveram bons desempenhos, aplicando um m´método de Data Augmentation chamado de Janela Deslizante, proposto por este trabalho, que tem como objetivo aumentar as medias de reconhecimento nas bases de dados selecionadas. Como resultado, este trabalho conseguiu alcançar uma evolução de reconhecimento de 11.95% na base EMO-DB, 22.76% na SAVEE e 18.82% na RAVEDESS.	pt_BR
dc.publisher.campus	Palmas	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA	pt_BR
dc.publisher.curso	Ciências da Computação	pt_BR
dc.publisher.local	Palmas	pt_BR
dc.publisher.level	Graduação	pt_BR
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