Publicação: Reconhecimento de emoção através da voz para integração em uma aplicação web
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Orientador
Coorientador
Alves, Fabiano Silvério Ribeiro
Resumo
O ensino nunca foi algo imutável, com o passar dos anos professores das mais diversas
localidades buscam aprimorar a maneira com que o conhecimento é transmitido aos alunos,
isso ocorre devido ao fato de que os estudantes aprendem de maneira diferente, visto que
cada indivíduo possui características distintas. Dessa forma, com o avanço da tecnologia,
várias alternativas surgiram e uma de grande importância é o reconhecimento de emoções
através da voz, pois caso um sistema seja capaz de extrair informações da voz a ponto de
saber a emoção que uma pessoa está sentindo, tais informações poderiam ser usadas para
mudar o comportamento de uma plataforma de ensino, de tal forma que esta se adeque
às necessidades do usuário. O objetivo deste trabalho é a criação de uma aplicação
web capaz de classiĄcar emoções através da voz que posteriormente poderá ser utilizada
para aprimorar uma plataforma de ensino já existente, como por exemplo a plataforma
Moodle. Foram utilizadas duas bases de dados: uma em Alemão Berlin Database of
Emotional Speech (EmoDB) e a outra em Inglês The Ryerson Audio-Visual Database of
Emotional Speech and Song (RAVDESS). A primeira contém as seguintes emoções: Raiva,
Tédio, Nojo, Medo, Felicidade, Tristeza e Neutra; enquanto a segunda é composta por:
Raiva, Calma, Nojo, Medo, Felicidade, Tristeza, Neutra e Surpresa. Para os testes foram
analisados dois algoritmos de classiĄcação: J48 e SMO. Os resultados obtidos mostram
que o SMO obteve melhor desempenho. Para a base RAVDESS o melhor resultado,
utilizando SMO, apresentou acurácia de 79.30%, enquanto para a base EmoDB a acurácia
foi de 87.47%. Por Ąm, foi desenvolvida a aplicação web capaz de gravar a voz e classiĄcar
a emoção do áudio gravado, que poderá ser facilmente integrada a um ambiente virtual
de aprendizagem posteriormente.
Abstract
Palavras-chave
Classificação de emoções, Processamento de voz, Algoritmos de aprendizagem
Citação
PAIVA, Eduardo Costa de. Reconhecimento de emoção através da voz para integração em uma aplicação web. 2017. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.