Аңдатпа. Бұл зерттеуде эмоционалды күйлерді сөйлеу сигналдары бойынша жіктеудің инновациялық әдісі ұсынылған, ол сигналдарды өңдеу мен машиналық оқытудың озық технологияларын қолданады. Ұсынылған әдіс белгілерді алуды, таңдауды және жіктеуді қамтитын көп сатылы тәсілді қамтиды. Алдымен сөйлеу сигналдарынан биіктік, қарқындылық, форманттар және жиілік-әуезді кепстральды коэффициенттер (MFCC) сияқты негізгі акустикалық белгілер алынады. Содан кейін әртүрлі эмоционалды күйлерді ажырату үшін ең маңызды белгілерді анықтау үшін белгілерді таңдау әдістері қолданылады. Жіктеу бақыланатын оқыту алгоритмдерінің, соның ішінде тірек векторлық машиналардың (SVM), жасанды интеллект және нейрондық желілердің тіркесімі арқылы жүзеге асырылады.
Әзірленген әдістің тиімділігін бағалау үшін эмоционалды сөйлеудің әртүрлі жазбаларын қамтитын кең деректер жиынтығы қолданылды. Деректер жиынтығы бақыт, қайғы, ашу, қорқыныш және бейтараптық сияқты әртүрлі эмоционалды күйлерді қамтыды. Жіктеу модельдерінің өнімділігі дәлдік сияқты стандартты көрсеткіштермен бағаланды.

Түйін сөздер: эмоционалды күйдің жіктелуі, сөйлеу сигналы, белгілерді шығару, машиналық оқыту, нейрондық желілер, адам-компьютерлік өзара әрекеттесу, эмоционалды есептеу, ЖИ.