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| Titre : | Speech Emotion Recognition using deep learning |
| Auteurs : | Mr :BOUDIA Mohamed Amine, Directeur de thèse ; BENALIOUA Ghania., Directeur de thèse ; Mazouni Soumaia Saadia, Auteur ; Kharoubi Chaimaa, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2020 |
| Format : | 75p / figures et tableaux / 30cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliographie |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | apprentissage profond, reconnaissance des ́emotions de la parole, r ́eseau neuronal convolutif, r ́eseau neuronal r ́ecurrent. |
| Résumé : |
C
es derni`eres ann ́ees, les chercheurs ont investi intensivement dans le domaine de l’IA et de la robotique afin que ces robots puissent communiquer le plus normalement possible avec les hu- mains. Ces robots ont besoin de reconnaˆıtre les ́emotions humaines pour les comprendre et r ́epondre `a leurs d ́esirs. On peut reconnaˆıtre l’ ́emotion de la personne soit par ses expressions faciales, sa voix, les gestes de son corps ou par ses mots. Dans ce m ́emoire nous nous sommes juste concentr ́es sur le discours, nous avons travaill ́e avec le corpus RAVDESS, qui contient 8 ́emotions (neutre, heureuse, triste, peur, col`ere, surprise, calme et d ́egoˆut). Pour la reconnais- sance des ́emotions, nous avons utilis ́e l’apprentissage en profondeur (deep learning) que nous avons test ́e plusieurs architectures diff ́e- rentes bas ́ees sur CNN, RNN et compar ́e leurs pr ́ecisions. |
| Note de contenu : |
1-CHAPITRE 1 DEEP LEARNING (L’APPRENTISSAGE PROFOND)
2-CHAPITRE 2 SPEECH EMOTION RECOGNITION (SER) 3-CHAPITRE 3 CONTRIBUTION. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT06213 | T.I.MS.00583 | Périodique | Salle des Thèses | Informatique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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