پیش‌بینی پیشرفت تحصیلی دانش‌آموزان با استفاده از داده‌کاوی‏‫

500,000 
مقدمه پیش‌بینی وضعیت تحصیلی دانش‌آموزان از دغدغه‌های اصلی و مهم مدیران مدارس، ادارات و وزارت آموزش و پرورش می‌باشد. یکی از روش‌های به روز پیش‌بینی پیشرفت تحصیلی دانش‌آموزان استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی می‌باشد. داده‌کاوی فرایند تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم برای یافتن الگوها و روابط میان داده‌ها به منظور پیش‌بینی رفتارهای آینده می‌باشد و یکی از حوزه‌هایی است که اهمیت بسیاری را به خود جلب کرده و در کاربرد‌های متعدد از جمله علوم رایانه، پیش‌بینی آب و هوا، پردازش متن و پیش‌بینی پیشرفت تحصیلی دانش‌آموزان مورد استفاده قرار گرفته است. پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در ادارات و سازمان‌ها به ویژه آموزش و پرورش از مسائل مهم می‌باشد و جهت تصمیم‌گیری معمولاً با حجم وسیعی از داده‌ها مواجه هستیم. پیش‌بینی پیشرفت تحصیلی دانش‌آموزان می‌تواند اطلاعاتی در مورد تصمیم‌گیری‌های آینده در آموزش و پرورش فراهم کند. ...

تشخیص احساس از روی گفتار

500,000 
گفتار یک وضعیت روحی و فیزیولوژیکی است که با طیف گسترده‌ای از احساسات، افکار و رفتار همراه است. گفتار تجربیات ذهنی هستند که از دیدگاه فرد به دست می‌آید، گفتار اغلب با خلق‌وخوی، شخصیت و موقعیت در ارتباط است. سیگنال گفتار یکی از طبیعی‌ترین و سریع‌ترین روش‌های ارتباط مابین افراد است. بسیاری از سیستم‌ها توسط محققین مختلف طراحی‌شده‌اند تا حالت‌های مختلف گفتاری را از سیگنال گفتار شناسایی کنند. در تشخیص و بازشناسی گفتار، ویژگی‌هایی مانند زیروبمی، انرژی و غیره استفاده می‌شود. در تفکیک حالت‌های مختلف گفتاری، خصوصا ویژگی‌های گفتاری بسیار مفید است و در صورت عدم بازشناسی، بازشناسی احساسات از گفتار گوینده بسیار دشوار می‌شود. برخی مجموعه داده برای احساسات موجود در گفتار و مدل‌سازی و انواع آن وجود دارد که به شناخت نوع گفتار کمک می‌کند. بعد از استخراج ویژگی، بخش مهم دسته‌بندی حالت‌های گفتاری موجود در گفتار است، بنابراین در این کتاب، بازشناسی برای حالت‌های مختلف گفتار اعم از غم، خنثی بودن، شاد بودن، تعجب و عصبانیت و.... به کار گرفته‌شده است. ورودی سیستم موردنظر، شامل نمونه گفتار از ۵ مرد و ۵ زن می‌باشد که ١٠ جمله مختلف از ٧ نوع حالت گفتاری احساساتی شامل حالت‌های (عصبانیت، کسالت، انزجار، ترس، خوشبختی، غم‌و‌اندوه و بی‌طرف) است. ویژگی‌های مختلف گفتاری از طریق MFCC استخراج و وارد شبکه عصبی پرسپترون چندلایه پیش‌خور شد که دقت بالایی را در طبقه‌بندی و بازشناسی انواع حالت‌های گفتاری را نشان می‌دهد.