Reconhecimento de emoções através da fala aplicado a robôs de assistência doméstica - Meyer, T. S. B. M. (2022)
Por meio da fala, que privilegia a natureza funcional e interativa do texto, é possível averiguar as circunstâncias espaço-temporais, as condições de produção e recepção do discurso, os propósitos explícitos como informar, explicar, convencer etc. Condições essas que permitem aproximar a interação entre humanos à interação entre humanos e robôs tomando-a natural e sensível às informações. No entanto, não basta compreender o que é falado, faz-se necessário o reconhecimento de emoções para a interação desejada. Verificou-se a validez do uso de redes neurais para seleção de características e para o reconhecimento de emoções. Para isso propõe-se o uso de Redes Neurais e comparação de modelos, como redes neurais recorrentes e redes neurais profundas, com intuito de realizar a classificação das emoções através dos sinais de fala para verificar a qualidade do reconhecimento. Espera-se possibilitar a implementação em robôs de um ambiente doméstico, como o robô HERA da equipe RoboFEI@Home, que tem como foco robôs de serviço autônomos para o ambiente doméstico. Foram realizados testes utilizando-se apenas os Coeficientes Cepstrais da Frequência-Mel, bem como testes com diversas características do Delta-MFCC, contraste espectral e o espectrograma-Mel. Para realizar o treinamento, validação e testes das redes neurais, usufruiu-se a base de dados eNTERFACE'05, que possui 42 locutores de 14 nacionalidades diferentes falando o idioma inglês. Os dados da base escolhida são vídeos que, para o uso nas redes neurais, foram convertidos em áudios. Constatou-se como resultado uma classificação de 52% de acertos quando empregada a rede neural profunda, quando verificado o uso da rede neural recorrente, sendo a classificação com acurácia igual 44%. Os resultados apresentam maior acurácia quando apenas os Coeficientes Cepstrais da Frequência-Mel são usados para a classificação, utilizando o classificador com a Rede Neural Profunda e em apenas um caso é possível observar um maior acerto por parte da Rede Neural Recorrente, que se dá no uso de diversas características e na configuração de 73 para o tamanho do Batch e 100 épocas de treinamento