Skip to content

maulanakavaldo/emotion-recognition-audio

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

5 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Emotion Recognition

ABSTRAK

Project Emotion Recognition adalah proyek yang bertujuan untuk mengembangkan teknologi yang dapat mengenali emosi melalui analisis suara manusia. Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk menciptakan sistem yang dapat membantu kita memahami dan merespons perasaan orang lain dengan lebih baik.

Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan teknik pengenalan pola suara, proyek ini akan mengidentifikasi dan menganalisis berbagai karakteristik suara yang terkait dengan emosi, seperti intonasi, kecepatan, volume, dan frekuensi. Dengan demikian, kita akan dapat mengenali apakah seseorang sedang bahagia, sedih, marah, atau dalam suasana hati lainnya berdasarkan suara mereka.

Keuntungan dari teknologi ini adalah kemampuannya untuk meningkatkan interaksi manusia-komputer, terutama dalam konteks layanan pelanggan, asisten virtual, dan komunikasi jarak jauh. Dengan mampu mengenali emosi melalui suara, sistem dapat merespons secara lebih personal dan relevan, menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna.

Selain itu, aplikasi yang berpotensi luas dari teknologi ini adalah dalam bidang pengobatan mental. Dengan menggunakan sistem Emotion Recognition, kami berharap dapat membantu para profesional medis dalam memantau dan memahami perubahan emosi pada pasien dengan gangguan kejiwaan, seperti depresi atau kecemasan. Hal ini dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang keadaan mental pasien dan membantu dalam perencanaan intervensi yang lebih efektif.

Proyek Emotion Recognition ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kualitas komunikasi, pengalaman pengguna, dan pemahaman emosi dalam berbagai aspek kehidupan kita.


DATASET


IMPORTAN LIBRARY

  • LIBROSA

REFERENSI:

https://librosa.org/doc/

Releases

No releases published

Packages

No packages published