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1 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Réseaux neuronaux convolutionnels Long Short Term Memory Apprentissage Dialecte algérien'
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Effective Speech Emotion Recognition Using Deep leaning approaches for algerian dialect / Yahia cherif,Raoudha
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 algérienIndex. 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 : 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 algérienIndex. 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 : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0356 MAI/0356 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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