Identification of Emotions in Spoken Language Using Deep Learning

Yasmin Maria Muniz de Oliveira, C. Figueiredo
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Abstract

As emoções constituem um dos pilares da comunicação humana, especialmente da linguagem falada. Na fala emocional, as emoções podem ser identificadas por atributos inerentes à voz, como pitch, frequência, intensidade etc. Neste artigo, foi proposto um modelo baseado em aumento artificial de dados e Deep Learning, mais especificamente uma Rede Neural Recorrente Convolucional, para automatizar essa tarefa de identificação de emoções ao ser treinado na base de dados RAVDESS com técnica de validação cruzada. Avaliado pelas métricas acurácia e F1-score, o modelo atingiu nelas, respectivamente, 76,25% e 76% em média e uma máxima de 83,33% e 80%, o que são resultados levemente melhores que os apresentados em pesquisas relacionadas.
使用深度学习识别口语中的情绪
情感是人类交流的支柱之一,尤其是口语。在情绪化的语言中,情绪可以通过声音固有的属性来识别,如音调、频率、强度等。在本文中,我们提出了一个基于人工数据增强和深度学习的模型,更具体地说,是一个卷积递归神经网络,通过交叉验证技术在RAVDESS数据库中训练,实现情绪识别任务的自动化。从精度和F1评分指标来看,该模型的平均得分分别为76.25%和76%,最高得分分别为83.33%和80%,略好于相关研究。
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