| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Smart Computer Technologies |
| Title in original language |
Dziļo mācīšanās metožu izpēte emociju dinamikas analīzei dziesmās |
| Title in English |
Research on Deep Learning Methods for the Analysis of Emotion Dynamics in Songs |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Sintija Petroviča-Kļaviņa |
| Reviewer |
Katrīna Šmite |
| Abstract |
Mūsdienu tehnoloģiju attīstībā īpaša uzmanība tiek pievērsta mākslīgā intelekta izpētei un tā izmantošanai dažādās jomās. Emociju atpazīšanas pētījumi kļūst arvien populārāki, jo tie atrod pielietojumu tādās svarīgās jomās kā terapija un mediju telpa. Tas viss rada nepieciešamību analizēt emocijas un radīt modeļus, kas spēj strādāt ar cilvēka jūtām.
Darba mērķis ir izpētīt dziļās mācīšanās pieejas emociju dinamikas identificēšanai dziesmās un izstrādāt metodi, kas apvieno dziļo mācīšanos ar spektrālo un/vai skaitlisko analīzi, emociju dinamikas analīzei.
Noslēguma darbā ir aprakstīti pētījuma komponenti, kas ir nepieciešami pilnīgai multimodālai emociju atpazīšanas analīzei mūzikā. Tiek analizētas emocijas modeļi, izmantotās arhitektūras, skaitliskās un spektrālās metodes. Ir realizēta multimodālā modeļa izveides praktiskā daļa, veikti vairāki eksperimenti un izdarīti secinājumi.
Darba apjoms: 52 lappuses, 19 attēli, 5 tabulas un 34 literatūras avoti. |
| Keywords |
EMOCIJU ATPAZĪŠANA, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS, EMOCIJU MODEĻI, SKAITLISKĀS METODES, MULTIMODĀLĀ ANALĪZE |
| Keywords in English |
EMOTION RECOGNITION, DEEP LEARNING, EMOTION MODELS, NUMERICAL METHODS, MULTIMODAL ANALYSIS |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
23.05.2025 13:58:34 |
