Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
 Görüntüleme 4
Evrişimsel Sinir Ağları ile Konuşmadan Duygu Tanıma Sistemi
2022
Dergi:  
Bilgisayar Bilimleri
Yazar:  
Özet:

Duygular insan davranışlarını doğrudan etkileyebilir. Bu durum kişilerin iletişimde oldukları diğer kişilerin duygu durumlarını öğrenmek istemelerine neden olur. Duygu durumu bilgisi, verimliliği artırmak için birçok alanda kullanılabilir. Bu zorlu bir iştir ve veri toplamadan sınıflandırmaya kadar geniş bir çalışma süreci gerektirir. Günümüzde birçok araştırmacı, metin analizi, vücut hareketi analizi, yüz ifadeleri ve ses gibi farklı teknikleri kullanarak duyguları tanımak için çalışmaktadır. Bu çalışmada, bu problem için bir yaklaşım önerdik. Yaklaşımımız insan sesini ve evrişimsel bir sinir ağını kullanarak sınıflandırma yapar. Makalemiz tanıma sürecinin nasıl oluşturulduğunu ve nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Emotion Recognition System From Speech Using Convolutional Neural Networks
2022
Yazar:  
Özet:

Emotions can affect human behaviors directly. This situation makes people want to learn the emotion states of the other people they are in touch. The emotion state information can be used in lots of areas in order to improve efficiency. It is a challenging task and requires a wide working pipeline starting from data acquisition to classification. Today, many researchers work in order to recognize emotions using different techniques including text analyzing, body movement analyzing, facial expressions and voice. In this work, we proposed an approach for this problem. Our approach uses human voice and makes classification using a convolutional neural network. The paper explains how our recognizer pipeline is created and how it works in detail.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler




Bilgisayar Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 273
Atıf : 623
Bilgisayar Bilimleri