prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja
Rad nije dostupan
završni rad
Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:943952
Drmić, Ana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Drmić, A. (2022). Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:943952

Drmić, Ana. "Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:943952

Drmić, Ana. "Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:943952

Drmić, A. (2022). 'Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:943952

Drmić A. Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:943952

A. Drmić, "Prepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:943952

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:943952
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje emocija iz govora korištenjem strojnog učenja
Naslov (engleski)Speech Emotion Recognition Using Machine Learning
AutorAna Drmić
MentorMarin Šilić (mentor)
Član povjerenstvaMarin Šilić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaHelena Čeović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAdrian Satja Kurdija (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj završni rad obuhvaća proces izrade i analizu konvolucijske neuronske mreže koja se koristi za raspoznavanje emocija u govoru. Cilj mreže je prepoznavanje različitih emocija na skupu podataka RAVDESS. U uvodu je objašnjena motivacija za projekt, problematika, te je najavljeno moguće rješenje. U glavnom dijelu rada dan je teorijski pregled tih ključnih pojmova, uz isticanje strojnog učenja i samih neuronskih mreža. Objašnjen je uobičajen pristup rješavanju problema strojnog učenja te njegove podvrste. Nadalje je pobliže opisana problematika (korišteni skup podataka, ulazni i izlazni podatci). U poglavlju koje opisuje arhitekturu mreže dani su razlozi zašto je odabrana konvolucijska neuronska mreža te su detaljno objašnjeni svi njeni dijelovi. U zadnjem su poglavlju objašnjene korištene evaluacijske metode i rezultati te kako promjena načina klasifikacije podataka s obzirom na emociju i spol utječe na točnost modela. Na kraju su opisani i doneseni zaključci.
Sažetak (engleski)
This thesis covers the development and analysis of a convolutional neural network and its usage in speech emotion recognition. The purpose of the network is the recognition of different emotions on the RAVDESS data set. The introduction explains the motivation for the project, as well as the problem, but also announces possible solutions. Through the main part of the thesis, the theoretical overview of these concepts is given, with an emphasis on machine learning and neural networks themselves. The usual approach to solving problems in machine learning is also explained. Furthermore, the issue is described in more detail (used data set, input, and output data). The chapter describing the architecture of the network gives the reasons why the convolutional neural network was chosen and explains all its parts in detail. The last chapter explains used evaluation methods and the results, and how changing the way data is classified concerning emotion and gender affects the accuracy of the model. Finally, the conclusions are drawn.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:943952
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 10:01:15