| Popis: |
Магістерська дисертація: 127 с., 70 рис., 20 табл., 1 додаток, 7 джерел. Дана робота присвячена дослідженню методів системного аналізу аудіо документів на предмет розпізнавання голосів співрозмовників, їх мови та сентиментального аналізу. Об’єктом дослідження є аудіозаписи розмов людей. Предметом дослідження являються звукові хвилі, аугментація звуку, методи машинного навчання для їх обробки, розпізнавання голосів, сентиментальний аналіз та статистичні критерії для оцінки адекватності моделей. Метою дослідження є побудова системи аналізу звукових файлів, який дасть змогу користувачам отримати дані про розпізнавання голосу кожного з учасників розмови, використаної ними мови та сентиментального аналізу. Актуальність роботи полягає в тому, що ринок має потребу в автоматичному аналізі аудіоданих, особливо комерційні та банківські установи, у той час як на ринку існує доволі мало доступних продуктів, особливо для застосування в реаліях України. Результатом роботи являється аналітична система розпізнавання голосів та мови співрозмовників, а також проведення сентиментального аналізу розмови на основі вхідного аудіо файлу. Новизною роботи являється реалізація аналізу для англійської, української та російської мов. Master thesis: 127 p., 70 fig., 20 tabl., 1 appendix, 7 ref. This work is devoted to the study of methods of systematic analysis of audio documents for the recognition of speakers' voices, their language and sentimental analysis. The object of the study is audio recordings of people's conversations. The subjects of the study are sound waves, sound augmentation, machine learning methods for their processing, voice recognition, sentimental analysis and statistical criteria for assessing the adequacy of models. The aim of the study is to build a system of analysis of sound files, which will allow users to obtain data on voice recognition of each of the participants in the conversation, their language and sentimental analysis. The relevance of the work is that the market needs automatic analysis of audio data, especially commercial and banking institutions, while there are quite a few products available on the market especially using in Ukraine. The result is an analytical system for voice recognition and speech of interlocutors, as well as a sentimental analysis of the conversation based on the input audio file. The novelty of the work is the implementation of the analysis for English, Ukrainian and Russian languages. |
