Reconhecimento Automático de Emoções Através da Voz

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rosa, Jair Jr.
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/182186
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.
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spelling Reconhecimento Automático de Emoções Através da VozreconhecimentoemoçãoSVMKNNGMMHMMvozaprendizado de máquinabanco de dados em portuguêsEmo-DBTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.Após o surgimento dos telefones, e mais recentemente dos computadores, se tornou possível o armazenamento de áudios no formato digital. Os celulares modernos juntamente com a internet tornaram viável a gravação e transmissão destes áudios em larga escala. Surge então uma nova demanda de processamento e extração de informação dos mesmos. O reconhecimento de emoções através da voz é uma demanda recente, que só apareceu com a popularização de algoritmos de aprendizado de máquina, onde se destacam KNN, SVM, GMM e HMM. Neste trabalho foi proposto um sistema baseado em SVM, onde são extraídas características da voz (tais como pitch e energia) e um modelo é treinado de forma supervisionada, utilizando cada emoção a ser reconhecida como uma classe. O reconhecimento se dá, pela classe com maior verossimilhança obtida. Utilizando o banco de dados emocional de Berlin (em alemão) conseguimos obter uma taxa de reconhecimento de 86,79% e com o banco de dados criado em português, extraindo-se trechos de filmes e vídeos, foi obtida uma taxa de 70,83%. Os resultados obtidos foram bastante razoáveis, visto que alguns autores do estado da arte obtiveram resultados piores.Florianópolis, SCSantos, Elder RizzonUniversidade Federal de Santa CatarinaRosa, Jair Jr.2017-12-13T20:17:55Z2017-12-13T20:17:55Z2017-11-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis96 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/182186porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-12-13T20:17:55Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/182186Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732017-12-13T20:17:55Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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