Автоматизированная система распознавания эмоций в голосе с применением многослойного персептрона

Насыров Р. М.; Лезина И. В.; Бельгер И. С.

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Насыров Р. М.
dc.contributor.author	Лезина И. В.
dc.contributor.author	Бельгер И. С.
dc.coverage.spatial	автоматизированные системы
dc.coverage.spatial	алгоритм обратного распространения ошибки
dc.coverage.spatial	алгоритм обучения
dc.coverage.spatial	многослойный персептрон
dc.coverage.spatial	нейронные сети
dc.coverage.spatial	распознавание эмоций
dc.creator	Насыров Р. М.
dc.date	2024
dc.date.accessioned	2025-11-27T12:27:07Z	-
dc.date.available	2025-11-27T12:27:07Z	-
dc.date.issued	2024
dc.identifier.identifier	RU\НТБ СГАУ\ВКР20241003162307
dc.identifier.citation	Насыров, Р. М. Автоматизированная система распознавания эмоций в голосе с применением многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата), профиль «Информационные системы» / Р. М. Насыров ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер И. С. Бельгер ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2024. - 1 файл (5,1 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.uri	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/52739	-
dc.description.abstract	Объектом исследования данной выпускной квалификационной работы бакалавра является исследование применения многослойного персептрона для решения задачи распознавания эмоций в голосе, проектирование и реализация модели нейронной сети, а также определение оптимальных ее параметров для достижения наибольшей точности распознавания. Разработанная модель обучалась с применением алгоритмов стохастического градиентного спуска и обратного распространения ошибки. Для создания информационно-логической модели системы в UML нотации применялся сервис draw.io. Система была разработана с применением языков программирования высокого уровня C# и Python, а также сред разработки Visual Studio 2022 и PyCharm Community Edition.
dc.subject	автоматизированные системы
dc.subject	алгоритм обратного распространения ошибки
dc.subject	алгоритм обучения
dc.subject	многослойный персептрон
dc.subject	нейронные сети
dc.subject	распознавание эмоций
dc.subject.rugasnti	50.33.39
dc.subject.udc	004.032.26
dc.title	Автоматизированная система распознавания эмоций в голосе с применением многослойного персептрона
dc.type	Text
local.contributor.author	Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.author	Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.author	Институт информатики и кибернетики
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-raspoznavaniya-emocii-v-golose-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-112022
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-raspoznavaniya-emocii-v-golose-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-112022
Appears in Collections:	Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:

File	Size	Format
Насыров_Ринат_Маратович_Автоматизированная_система_распознавания_эмоций.pdf	5.25 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy

Show simple item record

Samara University Repository

Welcome!