ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Arabic Speech Emotion Recognition Using Multi-Feature and a Sparse-Based Framework

العنوان بلغة أخرى: التعرف على عاطفة المتكلم باللغة العربية عن طريق إطار متعدد الميزات ومتناثر الأساس
المؤلف الرئيسي: Maayah, Rana B. (Author)
مؤلفين آخرين: Alzoubi, Hussein (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2017
موقع: اربد
الصفحات: 1 - 78
رقم MD: 954428
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

24

حفظ في:
المستخلص: التعرف على‏ الحالة العاطفية للإنسان يمكن أن ينفذ من خلال الإيماءات الجسدية، الوجه، و/أو التعبيرات الصوتية. في الآونة الأخيرة، برز التعرف على العاطفة من خلال الكلام باعتباره موضوعا بحثيا حماسيا جدا حيث أنه يلعب دورا أساسيا في مجال التفاعل بين الإنسان والحاسوب حيث أصبحت أجهزة الكمبيوتر جزءا أساسيا من حياتنا. في هذه الأطروحة، يتم التعامل مع نظام التعرف على العاطفة المدركة من الكلام باللغة العربية، حيث يتم استخراج مجموعة من الصفات المهمة الموجدة في الكلام مثل الطاقة، حدة الصوت، معاملات التردد بمقياس الميل. في الواقع، تعتمد كفاءة النظام في المقام الأول على نوع الميزات المستخرجة ونوع المصنفات المناسبة. يتم عرض الميزات الأكثر كفاءة باستخدام تقنية الترميز المتفرق من خلال مصفوفة. حيث أظهر عرض الإشارة بالتمثيل المتفرق المتناثر تقنية قوية للغاية للتعبير عن وضغط إشارات الكلام عالية الأبعاد. ثم يتم استخدام نظام التصنيف المناسب للتمييز بين المشاعر الأساسية مثل المحايدة، السعادة، والحزن. هذه الأطروحة تقترح غابة عشوائية، وهو نظام تصنيف يعتمد على التجميع التمهيدي من أجل تعزيز نظام التعرف على عاطفة الكلام.

عناصر مشابهة