РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА КЛАССИФИКАЦИИ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ СУБЪЕКТА НА ОСНОВАНИИ РЕЧЕВЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАКЕТА MATLAB

Семенюк Виктория Валерьевна, Складчиков Максим Владимирович

Целью работы является анализ текущих моделей, подходов и алгоритмов систем распознавания образов. Реализации программного комплекса на основании сверточных нейронных сетей с целью повышения качества распознавания образов и построение оптимального алгоритма для распознавания объектов на основе полученных речевых данных. Компьютерное распознавание образов – является довольно сложной задачей, которая успешно решается за счет применения искусственных нейронных сетей. Автоматическая идентификация образов (текст, звук, лицо, предметы и т.д.) с помощью компьютера является одним из наиболее перспективных направлений развития технологий искусственного интеллекта, позволяющая дать ключ к пониманию особенностей работы человеческого интеллекта. Для классификации эмоционального состояния субъекта был создан алгоритм с использованием сверточных нейронных сетей. Для обучения был выбран специализированный набор данных, представленный в виде аудиозаписей, характеризующих отдельное эмоциональное состояние субъекта. На вход обученной модели поступали преобразованные речевые данные в виде изображения спектрограммы, содержащие характерные признаки определённой эмоции. В результате проведения исследования, был разработан алгоритм классификации эмоционального окраса субъекта на основе речевых данных. Были проведены экспериментальные исследования, позволяющие оценить точность работы алгоритма. Данное исследование является логическим продолжением работы, в которой также создавался подобный алгоритм [1]. Однако из-за малой точности работы, необходимо было его усовершенствовать. В результате, было решено создать иную структуру нейронной сети средствами пакета Matlab. Предложенный алгоритм, ввиду собственной универсальности, может применяться в различных сферах для задач распознавания эмоционального окраса субъекта.

Ключевые слова:нейронная сеть, распознавание эмоций человека, сверточная нейронная сеть, дактилоскопия звука, Tenserflow, Matlab