Dépôt Institutionnel de l'Université BBA

Reconnaissance acoustique des émotions basée sur le classificateur KNN

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dc.contributor.author ZITOUNI SABER  SAIDANI ADEL
dc.date.accessioned 2022-11-13T09:27:15Z
dc.date.available 2022-11-13T09:27:15Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/2379
dc.description.abstract Ce travail a pour objectif de proposer et d’implémenter un système de reconnaissance automatique des émotions (RAE) performant. Deux systèmes RAE proposés sont basés sur le classificateur KNN (k-Nearest Neighbors) et la stratégie de la règle de vote. Ces deux systèmes utilisent deux méthodes d’extraction différentes. Le premier système se base sur l’extraction des paramètres MFCC (Mel-Frequency Cepstral coefficients), alors que le deuxième système utilise l’analyse en ondelettes pour extraire des paramètres énergétiques appelés DWE (Discret Wavelet Energy), calculés à des niveaux de décomposition dyadique. Chacun des deux descripteurs MFCC et DWE inclut également ses paramètres dynamiques ∆ et ∆∆. Les performances du système sont évaluées en termes du taux de classification, sous la base de données EMO-DB. Les résultats obtenus montrent la pertinence des paramètres MFCC avec un taux de classification de signaux égal à 76.74%, alors que les paramètres DWE présentent un faible taux de classification de 56.58%. De plus, la combinaison de ces deux descripteurs améliore légèrement le taux de classification à 79.04 %, mais avec une augmentation du temps d’exécution. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher faculté des sciences et de la technologie univ bba en_US
dc.relation.ispartofseries ;EL/M/2022/04
dc.subject Mots clés : Reconnaissance acoustique des émotions, Transformée en ondelettes discrète (DWT), coefficients MFCC, classificateur KNN, stratégie de la règle de vote. en_US
dc.title Reconnaissance acoustique des émotions basée sur le classificateur KNN en_US
dc.type Thesis en_US


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