Effectiveness comparison on an artificial neural networks to identify Polish emotional speech
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
14
Lista B
| Status: | |
| Autorzy: | Powroźnik Paweł, Czerwiński Dariusz |
| Rok wydania: | 2016 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 7 |
| Wolumen/Tom: | 92 |
| Strony: | 45 - 48 |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Abstrakty: | polski | angielski |
| Artykuł prezentuje możliwe zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji stanów emocjonalnych mówcy. Badania zostały przeprowadzone w oparciu o pięć najpopularniejszych wariantów algorytmu wstecznej propagacji błędów. W badaniach wykorzystano polska bazę mowy emocjonalnej przygotowaną przez Zakład elektroniki Medycznej Politechniki Łódzkiej. (Porównanie skuteczności uczenia sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji polskiej mowy emocjonalnej) | |
| This article presents the issue of Polish emotional speech recognition based on Polish database prepared by Medical Electronic Division of the Lodz University of Technology. The main goal of this article was to show the differences is artificial neuron networks learning processes. Researches were conducted on the basis of the five most popular variants of the back propagation algorithm. The neuron activation function was the second analyzed issue. |
