Uzaktan eğitim uygulamalarında konuşma duygu tanıma

Duyguları tanımlama/hesaplama, insanlar ve bilgisayar sistemleri arasında sorunsuz bir etkileşimi geliştirmek için duygusal zekanın doğuştan gelen insan yeteneklerini makinelere aktarmaya çalışan bir yapay zeka dalıdır. Konuşmadan duygu tanıma, duygusal hesaplamanın önemli bir yönüdür ve insan duygusal durumlarını tanıyan, analiz eden, yorumlayan ve simüle eden sistem ve makinelerin tasarlanmasında önemli bir rol oynar. Bu projede, konuşmada duygu tanıma kavramı, bir uzaktan öğrenme platformu aracılığıyla performans sunan dersi araştırmak için bir uzaktan öğrenme sistemine entegre edilmektedir. Bunu arşivlemek için performans üç kategoride sınıflandırılır: eğitmenin duygusal durumuna bağlı olarak ilginç, Nötr ve sıkıcı. Proje, bir öğretim görevlisinin duygusal durumunu tanımak ve yorumlamak için akıllı makine öğrenimi teknikleri kullanılarak uygulanmaktadır. Veri ön işleme, özellik çıkarma, özellik seçimi ve sınıflandırma olmak üzere dört ana aşamada gerçekleştirilir. Modelimiz, ayarlanabilir Q dalgacık dönüşümünün (TQWT) yanı sıra yerel öznitelik üreteci olarak bir ayakkabı bağı grafik desenini kullanan kapsamlı bir öznitelik oluşturma yaklaşımını benimser. Nihai öznitelik vektörünü elde etmek için öznitelik oluşturma aşamasından en iyi dört öznitelik vektörü seçilir ve birleştirilir. Daha sonra, en ayırt edici 512 özniteliği seçmek için öznitelik seçim aşamasında komşuluk bileşen analizi (NCA) yöntemi kullanılmıştır. Ardından destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcısını kullanarak sınıflandırmayı gerçekleştiriyoruz. Önerilen yöntem iyi performans gösterdi ve bize Türkçe veri setine uygulandığında %96,41 ve İngilizce veri setine uygulandığında %94,97 doğruluk sağladı.