Martin Iglesias Goyanes, Antonio Artés

Reconhecimento Dimensional e Discreto de Emoções a partir do Discurso

Aprendizagem multi-tarefas a partir de características acústicas e linguísticas

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Produktbeschreibung

A maior parte da investigação no domínio do reconhecimento de emoções na fala centra-se na classificação de emoções discretas, quer a partir de características acústicas, quer a partir de características de texto. Esta tese demonstra que a representação dimensional das emoções também é muito valiosa e mostra as suas vantagens em relação às emoções categóricas. A tese propõe dois sistemas diferentes que utilizam características bimodais (texto e acústica) para reconhecer emoções discretas e dimensionais. Um sistema sequencial que efectua primeiro a regressão dimensional e depois a classificação e um sistema paralelo que efectua a classificação e a regressão ao mesmo tempo. Utilizando o Coeficiente de Correlação de Concordância (CCC) para avaliação, descobre-se que a arquitetura desenvolvida pela tese para a regressão dimensional supera em todas as dimensões (valência, excitação, dominância) o modelo de regressão introduzido em investigação anterior na instituição de Cambridge. Além disso, a tese prova que o sistema sequencial supera o sistema paralelo no reconhecimento de emoçõesdiscretas (precisão de classificação) e dimensionais (CCC).

Produktdetails

• Verlag: Edições Nosso Conhecimento
• Seitenzahl: 88
• Erscheinungstermin: 20. Juli 2023
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 6mm
• Gewicht: 149g
• ISBN-13: 9786206253778
• ISBN-10: 6206253775
• Artikelnr.: 68453680

Autorenporträt

Ich bin ein Telekommunikationsingenieur der Universität Carlos III von Madrid, der den MSc Machine Learning an der KTH abschließt und als Machine Learning Engineer arbeitet.