Яценко, В. О.Яблонський, Сергій Вікторович2019-03-132019-03-132018-12Яблонський, С. В. Метод та алгоритми оцінювання емоційного стану людини на основі аналізу голосових сигналів : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія. Системне програмування / Яблонський Сергій Вікторович. – Київ, 2018. – 87 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26706Актуальність теми. Автоматизоване розпізнавання емоційних станів на сьогодні є невирішеною проблемою, внаслідок того, що людські емоції зазвичай зовні слабо виражені й швидко змінюються. Прояв емоції людини може бути зафіксований зняттям показів датчиків фізичного стану (тиску, температури поверхні тіла та органів, електромагнітної активності мозку), але переважна більшість таких характеристик можуть бути отримані у безпосередньому контакті з людиною, що робить неможливим застосування характеристик на практиці. Об’єктом дослідження є процеси формалізації та математичної обробки числових даних, які характеризують розпізнавання емоції людини за її голосом. Предметом дослідження є математична модель, яка характеризує розпізнавання емоції людини з визначеної множини емоцій. Мета роботи: розробка власного методу, здатного розпізнавати наявність певної емоції (із визначеної множини) у людини за її голосом. Методи дослідження. В роботі використовуються методи математичного моделювання, методи оптимізації, синергетичні методи. Наукова новизна роботи полягає в наступному: 1. Розроблено математичну модель розпізнавання певної емоції (із визначеної множини) у людини за спектрограмою її голосу. 2. Вперше запропоновано синергетичний метод розпізнавання емоцій людини за спектрограмою її голосу, що дозволило враховувати особливості аналізу спектрограми. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропоновані методи та засоби дають змогу з точністю 90% розпізнати певну емоцію у людини за спектрограмою її голосу. Ідентифікація людини може підвищити ймовірність розпізнавання емоційних станів і стати подальшим розвитком системи. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на II науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2018 (Київ, 14-16 листопада 2018р.) та на V Міжнародній науково-технічній Internet-конференції «Сучасні методи, інформаційне програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» (Київ, 22 листопада 2018р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі надано загальну характеристику роботи, виконано оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їх впровадження. У першому розділі розглянуто основні акустичні властивості голосу як індикатори депресії які можуть бути використані в медицині. У другому розділі проведено аналіз існуючих методів розпізнавання емоції за голосом, та обрано метод машинного навчання. У третьому розділі досліджено проблеми, пов’язані з аналізом і обробкою спектрограм; запропоновано програмну реалізацію алгоритму конвертації масивів звукових файлів в спектрограми. У четвертому розділі проведено аналіз результатів машинного навчання, та класифікації емоцій за голосовими сигналами. У висновках проаналізовано отримані результати роботи. Магістерська дисертація виконана на 81 аркушах, містить 2 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з _ найменувань. У роботі наведено _ рисунків та 24 таблиць.ukметод оптимізаціїматематична модельсинергетичний методoptimization methodmathematical modelsynergetic methodметод оптимизацииматематическая модельсинергетический методMaster Thesis87 с.