Reconhecimento Dimensional e Discreto de Emoções a partir do Discurso

A maior parte da investiga o no dom nio do reconhecimento de emo es na fala centra-se na classifica o de emo es discretas, quer a partir de caracter sticas ac sticas, quer a partir de caracter sticas de texto. Esta tese demonstra que a representa o dimensional das emo es tamb m muito valiosa e mostra as suas vantagens em rela o s emo es categ ricas. A tese prop e dois sistemas diferentes que utilizam caracter sticas bimodais (texto e ac stica) para reconhecer emo es discretas e dimensionais. Um sistema sequencial que efectua primeiro a regress o dimensional e depois a classifica o e um sistema paralelo que efectua a classifica o e a regress o ao mesmo tempo. Utilizando o Coeficiente de Correla o de Concord ncia (CCC) para avalia o, descobre-se que a arquitetura desenvolvida pela tese para a regress o dimensional supera em todas as dimens es (val ncia, excita o, domin ncia) o modelo de regress o introduzido em investiga o anterior na institui o de Cambridge. Al m disso, a tese prova que o sistema sequencial supera o sistema paralelo no reconhecimento de emo esdiscretas (precis o de classifica o) e dimensionais (CCC).