Аннотация:В работе представлена реализация на языке Python, сопровождаемая теоретическим подкреплением. В качестве признаков, которые выделялись в речевом сигнале и на основании которых происходило распознавание эмоций, использовались мел-частотные кепстральные коэффициенты, коэффициенты мел-спектрограммы, коэффициенты хромограммы и их комбинация.
Был проведен ряд экспериментов, модель была обучена отдельно на каждом типе признаков, далее полученные точности сравнивались для выявления оптимальной характеристики звукового сигнала для рассматриваемой задачи.