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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19337| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | Reconhecimento de emoção através da voz para integração em uma aplicação web |
| Título (s) alternativo (s): | Emotion recognition through voice for integration in a web application |
| Autor: | Paiva, Eduardo Costa de |
| Primer orientador: | Fernandes, Márcia Aparecida |
| Primer coorientador: | Alves, Fabiano Silvério Ribeiro |
| Primer miembro de la banca: | Rodrigues, Cláudio Camargo |
| Segundo miembro de la banca: | Lima, Maria Adriana Vidigal de |
| Resumen: | 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. |
| Palabras clave: | Classificação de emoções Processamento de voz Algoritmos de aprendizagem |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19337 |
| Fecha de defensa: | 1-ago-2017 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| ReconhecimentoEmocaoVoz.pdf | TCC | 6.43 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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