Effective Speech Emotion Recognition Using Deep leaning approaches for algerian dialect / Yahia cherif,Raoudha  

Public ISBD Titre : Effective Speech Emotion Recognition Using Deep leaning approaches for algerian dialect Type de document : texte imprimé Auteurs : Yahia cherif,Raoudha, Auteur ; Moussaoui ,Abdelouahab, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux neuronaux convolutionnels Long Short Term Memory Apprentissage Dialecte algérien Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : La reconnaissance des émotions à partir des signaux vocaux basée sur l’apprentissage profond est un domaine de recherche assez actif. Dans cette thèse, la reconnaissance des émotions dans le dialecte algérien est étudiée. La base de données émotionnelle est collectée à partir des émissions télévisées algériennes. Les audios sont étiquetés par leurs émotions: happy, angry, neutral ou sad et diverses méthodes de classification sont appliquées: apprentissage automatique, réseaux de neurones convolutionnels profonds( CNNs) et Long Short Term Memory(LSTM). Après avoir appliqué les modèles proposés sur notre jeu de données, la meilleure précision obtenue est de 92,93% également atteinte par le modèle LSTM-CNN. Côte titre : MAI/0356 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1L2gfCo9jF4lVvIJccOREFYokFTDdt0AX/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Effective Speech Emotion Recognition Using Deep leaning approaches for algerian dialect [texte imprimé] / Yahia cherif,Raoudha, Auteur ; Moussaoui ,Abdelouahab, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux neuronaux convolutionnels Long Short Term Memory Apprentissage Dialecte algérien Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : La reconnaissance des émotions à partir des signaux vocaux basée sur l’apprentissage profond est un domaine de recherche assez actif. Dans cette thèse, la reconnaissance des émotions dans le dialecte algérien est étudiée. La base de données émotionnelle est collectée à partir des émissions télévisées algériennes. Les audios sont étiquetés par leurs émotions: happy, angry, neutral ou sad et diverses méthodes de classification sont appliquées: apprentissage automatique, réseaux de neurones convolutionnels profonds( CNNs) et Long Short Term Memory(LSTM). Après avoir appliqué les modèles proposés sur notre jeu de données, la meilleure précision obtenue est de 92,93% également atteinte par le modèle LSTM-CNN. Côte titre : MAI/0356 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1L2gfCo9jF4lVvIJccOREFYokFTDdt0AX/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0356	MAI/0356	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

---

1 (1 - 1 / 1)