Speech Emotion Recognition Using CNN and Its Use Case in Digital Healthcare

识别人类情感和情感状态的过程称为语音情感识别（SER）。这是基于观察到声音中的语调和音高经常传达潜在情感的事实。语音识别包括识别情感的能力，这正变得越来越流行和需求量高。通过使用数据中发现的适当因素（如模态、情感、强度、重复等），我的研究旨在使用卷积神经网络（CNN）从音频录音中区分情感并按照不同情感范围进行标记。我开发了一个机器学习模型，利用机器学习方法从提供的音频文件中识别情感。评估主要集中在精确度、召回率和F1分数等常见机器学习指标上。为了正确设置和训练机器学习框架，主要目标是调查所有输入和输出参数的影响和交叉关系。为了提高识别意图的能力，这是沟通的关键条件，我已经通过语音使用了我的专业机器学习算法来评估情感，这将通过数字医疗保健帮助处理语音中的情感状态，弥合人类和人工智能之间的差距。

本论文旨在解决从语音中识别情感的问题，通过使用卷积神经网络来区分音频记录中的情感并标记它们。

本论文的关键思路是使用卷积神经网络来识别音频记录中的情感，并评估所有输入和输出参数的影响和交叉关系。

论文使用机器学习方法开发了一个模型来从音频文件中识别情感。评估主要集中在精确度、召回率和F1分数上。研究还通过语音使用了专门的机器学习算法来评估情感，以帮助改善意图识别的能力。论文使用数字医疗保健的方法来缩小人工智能和人类之间的差距。

最近的相关研究包括：1.基于深度学习的语音情感识别；2.情感识别的语音信号特征提取方法；3.基于深度学习的情感识别研究进展。