A partir de cette page vous pouvez :
Retourner au premier Ă©cran avec les Ă©tagĂšres virtuelles... |
RĂ©sultat de la recherche
1 rĂ©sultat(s) recherche sur le mot-clĂ© 'émotion, reconnaissance d’émotions, indexation d’émotions, SVM, détection d’émotions, extraction des émotions, interprétation, corpus émotionnel, classification, KNN, MLP CLASSIFIER, RNN, RANDOM FOREST'
Affiner la recherche Faire une suggestion
ANALYSE ET DETECTION DES EMOTIONS VERBALES DANS LES INTERACTIONS ORALES / Fatima Zohra TRABELSI
Titre : ANALYSE ET DETECTION DES EMOTIONS VERBALES DANS LES INTERACTIONS ORALES Type de document : projet fin Ă©tudes Auteurs : Fatima Zohra TRABELSI, Auteur Langues : Français (fre) CatĂ©gories : SDBD Mots-clĂ©s : Ă©motion, reconnaissance dâĂ©motions, indexation dâĂ©motions, SVM,
dĂ©tection dâĂ©motions, extraction des Ă©motions, interprĂ©tation, corpus Ă©motionnel,
classification, KNN, MLP CLASSIFIER, RNN, RANDOM FORESTIndex. dĂ©cimale : mast 91/18 RĂ©sumĂ© : La reconnaissance des émotions est un aspect assez important de l’informatique
affective. L’étude et le développement des interactions comportementales et
émotionnelles sont l’un des objectifs, que cela soit entre un humain et un agent
conversationnels animé ou deux humains ou même entre un humain et un robot.
Cette tâche est assez complexe car les chercheurs étaient et sont encore,
confrontés aÌ plusieurs défis, particulièrement la dépendance entre les différentes
catégories des traits paralinguistiques et la variabilitéé interlocuteurs.
La recherche concernant la représentation verbale d’émotions s’est
essentiellement intéressée aÌ la description et la classification du lexique des
émotions en réduisant l’étude aux possibilités sémantiques et conscientes du
phénomène. L’un des objectifs dont on peut parler est l’identification des
émotions sur la base du ton de la voix.
La parole est un mode de communication plus ancien que le langage écrit.
C’est un langage qui est exprimée par le corps aÌ travers la vocalisation.
A travers cette modulation de la voix, la parole permet la transmission des
émotions, des sentiments et des intentions.
Dans cette thèse, quatre différents algorithmes sont appliqués et comparés par
la suite afin de reconnaître le meilleur d’entre eux qui donne la meilleure
précision. Ces quatre algorithmes sont : SVM, RANDOM FOREST, KNN, MLP
CLASSIFIER. C’est bien évidemment le KNN qui possède la valeur de précision la
plus élevée de 73.9 %.
Le but de ce projet est de détecter automatiquement les émotions verbales dans
la voix ou dans des interactions orales afin de pouvoir traduire la pensée pour
éventuellement la représenter a l`aide d`un ensemble de mots.
ANALYSE ET DETECTION DES EMOTIONS VERBALES DANS LES INTERACTIONS ORALES [projet fin Ă©tudes] / Fatima Zohra TRABELSI, Auteur . - [s.d.].
Langues : Français (fre)
CatĂ©gories : SDBD Mots-clĂ©s : Ă©motion, reconnaissance dâĂ©motions, indexation dâĂ©motions, SVM,
dĂ©tection dâĂ©motions, extraction des Ă©motions, interprĂ©tation, corpus Ă©motionnel,
classification, KNN, MLP CLASSIFIER, RNN, RANDOM FORESTIndex. dĂ©cimale : mast 91/18 RĂ©sumĂ© : La reconnaissance des émotions est un aspect assez important de l’informatique
affective. L’étude et le développement des interactions comportementales et
émotionnelles sont l’un des objectifs, que cela soit entre un humain et un agent
conversationnels animé ou deux humains ou même entre un humain et un robot.
Cette tâche est assez complexe car les chercheurs étaient et sont encore,
confrontés aÌ plusieurs défis, particulièrement la dépendance entre les différentes
catégories des traits paralinguistiques et la variabilitéé interlocuteurs.
La recherche concernant la représentation verbale d’émotions s’est
essentiellement intéressée aÌ la description et la classification du lexique des
émotions en réduisant l’étude aux possibilités sémantiques et conscientes du
phénomène. L’un des objectifs dont on peut parler est l’identification des
émotions sur la base du ton de la voix.
La parole est un mode de communication plus ancien que le langage écrit.
C’est un langage qui est exprimée par le corps aÌ travers la vocalisation.
A travers cette modulation de la voix, la parole permet la transmission des
émotions, des sentiments et des intentions.
Dans cette thèse, quatre différents algorithmes sont appliqués et comparés par
la suite afin de reconnaître le meilleur d’entre eux qui donne la meilleure
précision. Ces quatre algorithmes sont : SVM, RANDOM FOREST, KNN, MLP
CLASSIFIER. C’est bien évidemment le KNN qui possède la valeur de précision la
plus élevée de 73.9 %.
Le but de ce projet est de détecter automatiquement les émotions verbales dans
la voix ou dans des interactions orales afin de pouvoir traduire la pensée pour
éventuellement la représenter a l`aide d`un ensemble de mots.
RĂ©servation
RĂ©server ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section DisponibilitĂ© mast 91/18 mast 91/18 FAT Texte imprimé Unité des masters Mast/18 Disponible