Solving emotion classification problem using deep learning

Аннотация

Классификация речевых эмоций - одна из самых интересных и сложных за-дач в современном мире. Одним из основных препятствий на пути к этой задаче является то, что эмоции субъективны и их трудно уловить. В этой статье предложены методы глубокого обучения, которые решают задачи классификации эмоций на основе аудиопотоков. В статье распространяются и сравниваются три метода. В рамках первого метода была построена мо-дель многослойного персептрона. Второй метод показывает снижение точности построения моделей долгосрочной краткосрочной памяти. Наконец, третий метод, достигший лучшей точности среди других - это модели сверточных нейронных сетей. Подробно описан речевой корпус, состоящий из образцов разыгрываемых и спонтанных эмоций на английском языке. Этот набор данных был протестирован и обучен с использованием предложенных методов. Модель CNN для нашей проблемы классификации эмоций достигла точности подтверждения 70%.