Applicazione di Algoritmi di Deep Learning alla Speech Emotion Recognition

Il presente volume di tesi ha lo scopo di esporre i risultati del lavoro di ricerca svolto sulla Speech Emotion Recognition. Il problema è una specializzazione della Emotion Recognition su dati audio, ovvero riguarda l'identificazione delle emozioni espresse nelle tracce audio in esame ed è un compito che risulta di una complessità elevata sia per gli esseri umani sia per i sistemi automatici. Il grado di complessità è dovuto principalmente al fatto che soggetti differenti possono percepire emozioni diverse nella stessa traccia, mentre per quel che riguarda i sistemi automatici, che impiegano cioè il Machine Learning o il Deep Learning per effettuare la classificazione dei dati, le difficoltà hanno molteplici fonti differenti, descritte nel corso del documento. Nel lavoro in esame la SER è stata affrontata impiegando quelle che ad oggi sono le più note tecniche di Deep Learning per la classificazione multi classe. Il campo di ricerca appena citato è una sotto branca del Machine Learning con il quale condivide la caratteristica principale di utilizzare algoritmi in grado di apprendere e di migliorare in autonomia. Tali algoritmi fanno uso di modelli profondi e più o meno complessi per etichettare i dati, rappresentati da un insieme di informazioni ritenute indicative rispetto alla classe di appartenenza della traccia audio. La profondità dei modelli è data dal numero di livelli interni della rete, che sono in numero superiore all'unità. Lo scopo del lavoro è quello di valutare le principali tecnologie e metodologie nell'ambito del Deep Learning applicate al problema citato poc'anzi e per fare ciò sono stati allenati diversi modelli profondi tra reti ricorrenti, convoluzionali e multi classificatori, adottando diverse tecniche per evitare i problemi classici nell'ambito del addestramento delle reti profonde, effettuando poi un'analisi dei dati raccolti riguardanti le prestazioni di tali modelli nella classificazione del dataset usato per l'allenamento.