Аналіз емоцій з використанням виразів обличчя та голосових ознак

Simple item page
dc.contributor.authorДмитрієва, Ірина Сергіївнаuk_UA
dc.contributor.authorБімалов, Дмитро Вікторовичuk_UA
dc.date.accessioned2025-04-30T19:54:49Z
dc.date.available2025-04-30T19:54:49Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionІ. Дмитрієва: ORCID 0009-0008-3298-7563uk_UA
dc.description.abstractUKR: У роботі представлені методи для розпізнавання людських емоцій. Розпізнавання людських емоцій - це галузь штучного інтелекту, що швидко розвивається і має важливе значення для поліпшення взаємодії людини з комп'ютером. Однак більшість сучасних систем розпізнавання емоцій обмежені використанням тільки одного джерела даних голосових характеристик, або виразів обличчя, що знижує точність і стій-кість розпізнавання в складних умовах. В цій статті розглядаються методи розпізнавання емоцій з використанням двох основних каналів - голосового та візуального. У процесі дослідження аналізуються наявні підходи щодо розпізнавання емоцій. Для аналізу емоцій розглянуто технології ResNet (для зображень), SER (для звуку). Особливу увагу приділено аналізу й обробці акустичних характеристик, таких як інтонація, гучність, темп мовлення і тривалість пауз, а також використанню методів комп'ютер-ного зору для детекції виразів обличчя, таких як посмішка, затиснуті губи або насуплені брови. Це дослідження просуває галузь вивчення емоцій, забезпечуючи краще розуміння емоційних станів людини.uk_UA
dc.description.abstractENG: This article presents methods for recognizing human emotions. Human emotion recognition is a rapidly developing field of artificial intelligence that is essential for improving human-computer interaction. However, most modern emotion recognition systems are limited to using only one data source of voice characteristics or facial expressions, which reduces the accuracy and robustness of recognition in complex environments. The problem with emotion recognition is that human emotions are multifaceted and variable. Modern emotion recognition systems based on voice or facial expression analysis have certain limitations that affect their accuracy and performance in real-world conditions. This article discusses methods of emotion recognition using two main channels -voice and visual. The study analyzes existing approaches to emotion recognition. For the analysis of emotions, we consider ResNet (for images) and SER (for sound) technologies. Particular attention is paid to the analysis and processing of acoustic characteristics such as intonation, volume, speech rate and pause duration, as well as the use of computer vision methods to detect facial expressions such as a smile, pursed lips or furrowed brows. This research is advancing the field of emotion research by providing a better understanding of human emotional states. In the course of this work, we have considered methods of emotion recognition: Emotion recognition from facial expressions and emotion recognition from voice are two different technologies, each of which uses different types of data to analyze and interpret emotions. Emotion recognition from facial expressions is an exciting task in the field of computer vision and deep learning, with numerous applications in various industries. Emotion recognition from voice is based on a complex analysis of many acoustic features such as frequency, volume, speech rate, intonation, and others. These features can be analyzed using various mathematical and statistical models, such as machine learning and neural networks, to accurately classify emotions.en
dc.identifier.citationДмитрієва І. С., Бімалов Д. В. Аналіз емоцій з використанням виразів обличчя та голосових ознак. Системні технології. Дніпро, 2025. Т. 3, № 158. С. 21–27. DOI: https://doi.org/10.34185/1562-9945-3-158-2025-03.uk_UA
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34185/1562-9945-3-158-2025-03en
dc.identifier.issn1562-9945 (Print)
dc.identifier.issn2707-7977 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/1992en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20216en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпроuk_UA
dc.subjectрозпізнавання емоційuk_UA
dc.subjectрозпізнавання емоцій через звукuk_UA
dc.subjectрозпізнавання емоцій за обличчямuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectкомп'ютерний зірuk_UA
dc.subjectглибоке навчанняuk_UA
dc.subjectCNNen
dc.subjectemotion recognitionen
dc.subjectaudio emotion recognitionen
dc.subjectfacial emotion recognitionen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectSVMen
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectКІТСuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleАналіз емоцій з використанням виразів обличчя та голосових ознакuk_UA
dc.title.alternativeAnalysis of Emotions Using Facial Expressions and Voice Featuresen
dc.typeArticleen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Dmytriieva.pdf
Size:
616.09 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 3 № 158 (СТ ДМетІ)
Статті КІТС (ДМетІ)