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Aluno : Murilo Baruque Marazzi

Orientador : Prof. Dr. Rodrigo Capobianco Guido
   Introdução;
   Conceitos;
   Extração de Características;
   Classificador Proposto;
   Testes e Resultados;
   Conclusão.
   Objetivo:
    ◦ Porque implementar um classificador para
     identificar emoções?


      Auxiliar em sistemas de reconhecimento de locutor;


      Contribuir com os estudos de identificação automática
       de emoções.
   Emoções podem ser divididas em emoções
    primárias;
   Teorema da amostragem;


   Arquivos de áudio foram salvos no formato
    wave;


   Taxa de amostragem de 16000Hz e
    quantização de 16 bits.
   Abordagem Knowledge-Based.
    ◦ Distribuição Gaussiana ou Normal.




      Sendo μ a média e σ o desvio padrão.
   Entropia;




   Sendo p 𝑖, neste trabalho tratado como uma
    proporção de energia.
   Entropia do sinal todo:
   Entropia do sinal todo:
   Entropia do sinal todo:
   Entropia do sinal todo:
   Entropia do sinal todo:
   Entropia do sinal dividido em 3 partes:
   Entropia do sinal dividido em 3 partes:
   Entropia do sinal dividido em 3 partes:
   Entropia do sinal dividido em 3 partes:
   Entropia do sinal dividido em 3 partes:
   Entropia do sinal dividido em 9 partes:
   Entropia do sinal dividido em 9 partes:
   Entropia do sinal dividido em 9 partes:
   Entropia do sinal dividido em 9 partes:
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   Entropia do sinal dividido em 27 partes:
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   Entropia do sinal dividido em 27 partes:
   Entropia do sinal dividido em 27 partes:
   Entropia do sinal dividido em 27 partes:
   Variância das partes do sinal dividido em 3, 9
    e 27 partes:
   Variância das partes do sinal dividido em 3, 9
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    e 27 partes:
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    e 27 partes:
 Foram   extraídos:
 ◦ 1+3+9+27+3=43 parâmetros;

 Baseado   no modelo Gaussiano.
 Exemplo:

 ◦ Classificação da emoção felicidade.
   Matriz de Treinamento1 de ordem 10x43:

               4.58121   ⋯   0.00120
                   ⋮     ⋱       ⋮
               4.53134   ⋯   0.00287


   Média e Variância são calculados;

   O modelo foi treinado.
   Matriz de Teste de ordem 10x43:

             4.38051 ⋯    0.00160
                 ⋮   ⋱        ⋮
             3.13534 ⋯    0.00252



P=               *             * ... *

   A maior probabilidade é escolhida.
   Resultados do primeiro teste.
      Entropias do sinal dividido em três partes:




      Taxa de acerto 22,5%
   Resultados do segundo teste.
      Entropias do sinal dividido em nove partes:




      Taxa de acerto 2,5%
   Resultados do terceiro teste.
      Entropias do sinal dividido em 27 partes:




      Taxa de acerto 27,5%
   Resultados do quarto teste.
      As três variâncias das entropias:




      Taxa de acerto 45%
   Resultados do quinto teste.
      Entropia do sinal todo mais as três entropias do
       sinal dividido em três partes:




      Taxa de acerto 55%
   Resultados do sexto teste.
      Entropia do sinal todo mais as 3 entropias do sinal
      dividido em 3 partes mais 9 entropias do sinal
      divido em 9 partes:




      Taxa de acerto 12,5%
   Resultados do sétimo teste.
      Entropia do sinal todo mais as entropias do sinal
      dividido em 3, 9 e 27partes:




      Taxa de acerto 25%
   Resultados do oitavo teste.
      Entropia do sinal todo mais as entropias do sinal
      dividido em 3, 9 e 27 partes e ainda a variância das
      entropias:




      Taxa de acerto 25%
   Resultados do nono teste.
      Entropias do sinal dividido em 3 e 9 partes:




      Taxa de acerto 5%
   Resultados do décimo teste.
      Entropias do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes:




      Taxa de acerto 25%
   Resultados do décimo primeiro teste.
      Entropias do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes, além
      das variâncias das entropias:




      Taxa de acerto 25%
   Resultados do décimo segundo teste.
      Entropias do sinal dividido 27 partes, além das
      variâncias das entropias:




      Taxa de acerto 27,5%
   Resultados do décimo terceiro teste.
    ◦ Único parâmetro para treino foi a entropia do sinal todo:




    ◦ Taxa de acerto 85%
   Único classificador;


   Único parâmetro;


   Emoção medo.
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  • 1. Aluno : Murilo Baruque Marazzi Orientador : Prof. Dr. Rodrigo Capobianco Guido
  • 2. Introdução;  Conceitos;  Extração de Características;  Classificador Proposto;  Testes e Resultados;  Conclusão.
  • 3. Objetivo: ◦ Porque implementar um classificador para identificar emoções?  Auxiliar em sistemas de reconhecimento de locutor;  Contribuir com os estudos de identificação automática de emoções.
  • 4. Emoções podem ser divididas em emoções primárias;
  • 5. Teorema da amostragem;  Arquivos de áudio foram salvos no formato wave;  Taxa de amostragem de 16000Hz e quantização de 16 bits.
  • 6. Abordagem Knowledge-Based. ◦ Distribuição Gaussiana ou Normal.  Sendo μ a média e σ o desvio padrão.
  • 7. Entropia;  Sendo p 𝑖, neste trabalho tratado como uma proporção de energia.
  • 8.
  • 9. Entropia do sinal todo:
  • 10. Entropia do sinal todo:
  • 11. Entropia do sinal todo:
  • 12. Entropia do sinal todo:
  • 13. Entropia do sinal todo:
  • 14. Entropia do sinal dividido em 3 partes:
  • 15. Entropia do sinal dividido em 3 partes:
  • 16. Entropia do sinal dividido em 3 partes:
  • 17. Entropia do sinal dividido em 3 partes:
  • 18. Entropia do sinal dividido em 3 partes:
  • 19. Entropia do sinal dividido em 9 partes:
  • 20. Entropia do sinal dividido em 9 partes:
  • 21. Entropia do sinal dividido em 9 partes:
  • 22. Entropia do sinal dividido em 9 partes:
  • 23. Entropia do sinal dividido em 9 partes:
  • 24. Entropia do sinal dividido em 27 partes:
  • 25. Entropia do sinal dividido em 27 partes:
  • 26. Entropia do sinal dividido em 27 partes:
  • 27. Entropia do sinal dividido em 27 partes:
  • 28. Entropia do sinal dividido em 27 partes:
  • 29. Variância das partes do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes:
  • 30. Variância das partes do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes:
  • 31. Variância das partes do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes:
  • 32. Variância das partes do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes:
  • 33. Variância das partes do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes:
  • 34.  Foram extraídos: ◦ 1+3+9+27+3=43 parâmetros;  Baseado no modelo Gaussiano.  Exemplo: ◦ Classificação da emoção felicidade.
  • 35. Matriz de Treinamento1 de ordem 10x43: 4.58121 ⋯ 0.00120 ⋮ ⋱ ⋮ 4.53134 ⋯ 0.00287  Média e Variância são calculados;  O modelo foi treinado.
  • 36. Matriz de Teste de ordem 10x43: 4.38051 ⋯ 0.00160 ⋮ ⋱ ⋮ 3.13534 ⋯ 0.00252 P= * * ... *  A maior probabilidade é escolhida.
  • 37. Resultados do primeiro teste.  Entropias do sinal dividido em três partes:  Taxa de acerto 22,5%
  • 38. Resultados do segundo teste.  Entropias do sinal dividido em nove partes:  Taxa de acerto 2,5%
  • 39. Resultados do terceiro teste.  Entropias do sinal dividido em 27 partes:  Taxa de acerto 27,5%
  • 40. Resultados do quarto teste.  As três variâncias das entropias:  Taxa de acerto 45%
  • 41. Resultados do quinto teste.  Entropia do sinal todo mais as três entropias do sinal dividido em três partes:  Taxa de acerto 55%
  • 42. Resultados do sexto teste.  Entropia do sinal todo mais as 3 entropias do sinal dividido em 3 partes mais 9 entropias do sinal divido em 9 partes:  Taxa de acerto 12,5%
  • 43. Resultados do sétimo teste.  Entropia do sinal todo mais as entropias do sinal dividido em 3, 9 e 27partes:  Taxa de acerto 25%
  • 44. Resultados do oitavo teste.  Entropia do sinal todo mais as entropias do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes e ainda a variância das entropias:  Taxa de acerto 25%
  • 45. Resultados do nono teste.  Entropias do sinal dividido em 3 e 9 partes:  Taxa de acerto 5%
  • 46. Resultados do décimo teste.  Entropias do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes:  Taxa de acerto 25%
  • 47. Resultados do décimo primeiro teste.  Entropias do sinal dividido em 3, 9 e 27 partes, além das variâncias das entropias:  Taxa de acerto 25%
  • 48. Resultados do décimo segundo teste.  Entropias do sinal dividido 27 partes, além das variâncias das entropias:  Taxa de acerto 27,5%
  • 49. Resultados do décimo terceiro teste. ◦ Único parâmetro para treino foi a entropia do sinal todo: ◦ Taxa de acerto 85%
  • 50. Único classificador;  Único parâmetro;  Emoção medo.