Отрывок: К достоинствам этой среды относятся следующие особенности: мощный и функциональный редактор кода с подсветкой синтаксиса, авто-форматированием и авто-отступами для поддерживаемых языков. мощный рефакторинг кода, который предоставляет широкие возможности по выполнению быстрых глобальных изменений в проекте. возможность построения UML диаграмм классов кроссплатформенность огромная коллекция плагинов, которая постоянно расширяется Microsoft Visual Studio 2017 ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Беляев Н. Д. | ru |
dc.contributor.author | Лёзин И. А. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | аудиофайлы | ru |
dc.coverage.spatial | методы распознавания речи | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | рекуррентные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | речь диктора | ru |
dc.coverage.spatial | характеристики радиосигналов | ru |
dc.coverage.spatial | эмоциональный окрас речи | ru |
dc.creator | Беляев Н. Д. | ru |
dc.date.issued | 2021 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20210928135104 | ru |
dc.identifier.citation | Беляев, Н. Д. Анализ методов распознавания эмоционального окраса речи диктора на основе аудиофайлов при помощи нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры). - Текст : электронный / Н. Д. Беляев ; рук. работы И. А. Лёзин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, ма. - Самара, 2021. - 1 файл (1,71 Мб) | ru |
dc.description.abstract | В данной выпускной квалификационной работе рассматриваетсяраспознавания эмоций в речи диктора при помощи нейронных сетей.Цель работы - является анализ и сравнение различных методологий приподходе к решению задачи распознавания эмоций в речи диктора.В процессе работы были проанализированы 3 вида классификаторов длярешения поставленной задачи.В результате работы было определено, что рекуррентные нейронные сетипоказывают наиболее качественный результат при решении задачираспознавания эмоций в голосе.Эффективность работы заключается в выявлении наиболее эффективногои менее затратного подхода к решению задачи распознавания эмоций в голосе. | ru |
dc.title | Анализ методов распознавания эмоционального окраса речи диктора на основе аудиофайлов при помощи нейронных сетей | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | К достоинствам этой среды относятся следующие особенности: мощный и функциональный редактор кода с подсветкой синтаксиса, авто-форматированием и авто-отступами для поддерживаемых языков. мощный рефакторинг кода, который предоставляет широкие возможности по выполнению быстрых глобальных изменений в проекте. возможность построения UML диаграмм классов кроссплатформенность огромная коллекция плагинов, которая постоянно расширяется Microsoft Visual Studio 2017 ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Беляев_Никита_Дмитриевич_Анализ_методов_распознавания_эмоционального.pdf | 1.76 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.