WPŁYW FUNKCJI OKNA NA SKUTECZNOŚĆ IDENTYFIKACJI STANU EMOCJONALNEGO MÓWCY

Autor:	Dariusz Czerwinski, Paweł Powroźnik
Rok vydání:	2017
Předmět:	lcsh:GE1-350 060201 languages & linguistics Computer science sztuczne sieci neuronowe 0602 languages and literature identyfikacja polskiej mowy emocjonalnej 06 humanities and the arts lcsh:TA170-171 okna lcsh:Environmental sciences lcsh:Environmental engineering
Zdroj:	Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, Vol 7, Iss 4 (2017)
ISSN:	2391-6761 2083-0157
DOI:	10.5604/01.3001.0010.7371
Popis:	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%.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::28d8d19b3732881deacd619ca001a1e0 https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.7371 Zobrazit plný text záznamu