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- Qué tecnología se utiliza en el reconocimiento de emociones del habla?
- ¿Qué algoritmo se usa para el reconocimiento de emociones??
- ¿Qué modelo es mejor para el reconocimiento de emociones??
- ¿Por qué usar CNN para el reconocimiento de emociones del habla??
Qué tecnología se utiliza en el reconocimiento de emociones del habla?
Un clasificador de red neuronal recurrente (RNN) se usa primero para clasificar siete emociones. Sus actuaciones se comparan más tarde con las técnicas de regresión lineal multivariada (MLR) y de soporte de máquinas vectoriales (SVM), que se utilizan ampliamente en el campo del reconocimiento de emociones para las señales de audio habladas.
¿Qué algoritmo se usa para el reconocimiento de emociones??
Se usaron tres algoritmos ML populares, SVM, RF y KNN para el reconocimiento de la intensidad de la emoción. Se presentan un estudio comparativo e implementación de algoritmos para medir las emociones faciales y sus intensidades basadas en las diferentes AUS (unidades de acción).
¿Qué modelo es mejor para el reconocimiento de emociones??
Máquina de vectores de soporte (SVM), Modelo Hidden Markov, ADABOOST y Redes Neurales Artificiales (ANN) (ANN)9 son esquemas ampliamente utilizados para el reconocimiento de la expresión facial.
¿Por qué usar CNN para el reconocimiento de emociones del habla??
Se demuestra que el modelo CNN propuesto en este experimento tiene una alta precisión en la clasificación de emociones positivas, y es más alto que RNN y MLP.
