Speech emotion recognition (SER) bugungi kundagi istiqboli

Аннотация

Ushbu tezisda hozirgi kundagi sunʻiy intellekt va signallarni qayta ishlashdagi tadqiqot sohasi Speech Emotion Recognition (SER) koʻrib chiqilgan. Speech Emotion Recognition tarixi, hozirgi kundagi holati, erishilgan yutuqlar, mavjud kamchiliklar va kelajak uchun taʻsiri haqida batafsil maʻlumotlar berib oʻtilgan. Kalit soʻzlar: Sunʻiy intellekt (AI), Speech Emotion Recognition (SER), Recurrent neural network (RNN), Deep neural network (DNN), Convolutional neural network (CNN), Long-short term memory (LSTM). Kirish. Mashinani oʻrganish algoritmlarining rivojlanishi bilan va katta maʻlumotlar bazasi shakllangandan soʻng bir qator tadqiqotchi olimlar SER vazifalarini chuqurroq oʻrganish boshlandi. SER qoʻlda xususiyatlarni ajratib olish va anʻanaviy mashinani oʻrganish usullaridan yanada rivojlangan chuqur oʻrganish modellari va multimodal yondashuvlarga oʻtishni oʻzida aks ettiradi, bu esa hisoblash quvvati, maʻlumotlar mavjudligi va algoritmik murakkablikdagi yutuqlarga asoslangan. Nutq orqali his-tuygʻularini aniqlash (SER) odatda mashina nutqdan inson his- tuygʻularini va hissiyotlarga bogʻliq holatlarni avtomatik ravishda tanib olish jarayonini hisoblanadi. Tuygʻu insonning aql-zakovati, qarorlar qabul qilish, oʻzaro ijtimoiy taʻsir, idrok etish, xotira, oʻrganish va yaratishda muhim rol oʻynaydi. Yuksak mavjudot sifatida insonni hayvonlardan ajratib turuvchi muhim omil bu his-tuygʻularning ifoda etilishidir. Nutq hissiyotlarini aniqlashda depressiya diagnostikasi, qoʻngʻiroqlar markazi, onlayn sinf va boshqalar kabi keng koʻlamli amaliy qoʻllash usullari mavjud[2]. Chuqur oʻrganish rivojlanishi bilan neyron tarmoq yondashuvi koʻplab sohalarni qamrab oldi. Chuqur oʻrganish tufayli nutq hissiyotlarini aniqlash sohasida bir qator yutuqlarga erishildi va ishlash sezilarli darajada yaxshilandi. Neyron tarmoq modellari vaqt oʻtishi bilan ularning aniqligini oʻrganish va yaxshilash uchun oʻquv maʻlumotlariga tayanadi. Ammo, ushbu oʻrganish algoritmlari aniqlik uchun sozlanganda, ular informatika va sunʻiy intellektda kuchli vositalar boʻlib, bizga maʻlumotlarni katta tezlikda tasniflash va klasterlash imkonini beradi. Nutqni aniqlash yoki nut orqali hissiyotni aniqlash boʻyicha vazifalar mutaxassislar tomonidan qoʻlda identifikatsiya qilish bilan solishtirganda bir necha daqiqa va soat vaqt olishi mumkin[1]. Chuqur oʻrganish nutq hissiyotlarini aniqlashning asosiy usullaridan biriga aylandi. 2002 yilda Chang-hyun Park va boshqalar. nutq hissiyotlarini aniqlashda takroriy neyron tarmoqlardan Recurrent neural network (RNN) foydalangan. Sekin astalik bilan vaqt oʻtgan sari, sof chuqur oʻrganish va yakuniy yondashuvlar paydo boʻldi. 2014 yilda Jianwei Niu va bir qator tadqiqotchilar nutq hissiyotlarini aniqlashda chuqur neyron tarmoqlardan Deep neural network (DNN) foydalanishdi. Qirong Mao va boshqa olimlar nutq hissiyot xususiyatlarining oʻzgarmasligini oʻrganish uchun konvolyutsion neyron tarmoqlaridan (CNN) foydalangan. 2015- yilda Li va Tashev murakkab muammoni hal qilish uchun uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) va RNN modellaridan foydalandilar. 2019 yilda MA Jalol nutq hissiyotini vaqtinchalik modellashtirish uchun kapsula neyron tarmogʻidan foydalangan. R.Shankar va boshqalar. nutq hissiyotlarini tadqiq qilish uchun magistral neyron tarmogʻini qoʻllagan va 2020 yilda Shamane Siriwardhana va boshqalar. nutqni oʻz ichiga olgan multimodal tuygʻularni aniqlashni amalga oshirish uchun transformatordan foydalanilgan. 185 Avtomatlashtirilgan his-tuygʻularni aniqlash (AER) keng sohasi ichida Nutqni his- tuygʻularni aniqlash (SER) avtomatik nutqni aniqlash (ASR) ning bir boʻlimi sifatida koʻrib chiqilishi mumkin[3]. SER texnologiyasi mashinani oʻrganish va sunʻiy intellect texnikasidagi yutuqlar tufayli barqaror rivojlanib kelmoqda. Hozirgi kunda xususiyatlarni ajratib olish texnikasi rivojlanib, nutqning spektral xususiyatlarini aks ettiruvchi nutq signallari yoki Mel chastotali sepstral koeffitsientlar (MFCC) kabi past darajadagi xususiyatlardan foydalanishga oʻtdi. Umuman olganda, nutq hissiyotlarini aniqlash faol tadqiqot va ishlanmalar sohasi boʻlib qolmoqda, bunda aniqlik, mustahkamlik va turli sohalarda qoʻllanilishini yaxshilashga qaratilgan saʻy-harakatlar barqaror oʻsishda davom etmoqda. SER ishlab chiqilgan bir qancha ilovalar hozirgi kunda insoniyat tomonidan juda foydali va samarali foydalanib kelinmoqda. Hissiyotlardan xabardor virtual yordamchilar: Hissiyotlardan xabardor virtual yordamchilar foydalanuvchilarning qoniqish va faolligini oshirib, shaxsiylashtirilgan va empatik oʻzaro taʻsirlarni taʻminlashi mumkin. Hissiyotlardan xabardor taʻlim vositalari: Tuygʻudan xabardor tizimlar oʻquv materiallari va oʻqitish strategiyalarini oʻquvchilarning emotsional holatiga qarab moslashtira oladi, taʻlim natijalarini yaxshilaydi va esda qoladi. Mijozlarga xizmat koʻrsatish platformalari: Tuygʻularni aniqlash kompaniyalarga norozi mijozlarni aniqlashga yoki kuchayish belgilarini aniqlashga yordam beradi, bu ul