La majorit des recherches sur la reconnaissance des motions vocales se concentrent sur la classification des motions discr tes, soit partir de caract ristiques acoustiques, soit partir de caract ristiques textuelles. Cette th se d montre que la repr sentation dimensionnelle des motions est galement tr s utile et qu'elle pr sente des avantages par rapport aux motions cat gorielles. La th se propose deux syst mes diff rents qui utilisent tous deux des caract ristiques bimodales (textuelles et acoustiques) afin de reconna tre les motions discr tes et dimensionnelles. Un syst me s quentiel qui effectue d'abord une r gression dimensionnelle puis une classification et un syst me parall le qui effectue une classification et une r gression en m me temps. En utilisant le coefficient de corr lation de concordance (CCC) pour l' valuation, on d couvre que l'architecture d velopp e par la th se pour la r gression dimensionnelle surpasse dans toutes les dimensions (valence, excitation, dominance) le mod le de r gression introduit dans des recherches ant rieures l'institution de Cambridge. En outre, la th se prouve que le syst me s quentiel surpasse le syst me parall le dans la reconnaissance des motions discr tes (pr cision de la classification) et dimensionnelles (CCC). T
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