การจำแนกอารมณ์ของมนุษย์จากการรู้จำเสียงพูดโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก - กาญจนวัฒนา ศรัญญา; จารัตน์ อัษฎายุธ; ปราณีตพลกรัง ปัญญ์ชลี (วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏศรีสะเกษ, 2022)
อารมณ์ของมนุษย์เป็นกระบวนการทางจิตที่ตอบสนองต่อสิ่งเร้าที่เกิดขึ้นรอบตัวและมีความซับซ้อนสูง ซึ่งเป็นกลไกทำให้มนุษย์ปรับตัวและการแสดงออกทางอารมณ์ในสถานการณ์ต่าง ๆ อย่างไรก็ตามในสถานการณ์เดียวกันนั้นมนุษย์มีการแสดงอารมณ์แตกต่างกัน ทำให้การที่จะเข้าถึงและจับความรู้สึกของผู้อื่นได้อย่างถูกต้องนั้นเป็นเรื่องยาก การคาดเดาอารมณ์ของคู่สนทนา ทำให้เกิดการตัดสินใจและการกระทำที่เหมาะสมต่อสถานการณ์ เช่น การรักษาผู้ป่วยที่เป็นโรคซึมเศร้าหรือผู้ที่ต้องการได้รับการบำบัดทางจิต การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์คือ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างโมเดล Convolution Neuron Networks (CNN) และ Long Short-Term Memory (LSTM) และเพื่อหาโครงสร้างโมเดลที่เหมาะสมในการจำแนกอารมณ์จากเสียง โดยได้มีการดำเนินการทดลองกับการปรับแต่งค่าต่างๆ ของ LSTM และ CNN ซึ่งผลการทดลองพบว่า LSTM ที่มีระดับชั้น 4 เหมาะสมกับการจำแนกอารมณ์จากเสียงพูดของมนุษย์ในงานวิจัยนี้ได้พัฒนาแบบจำลองโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกอารมณ์จากเสียงของมนุษย์ มี 5 อารมณ์ประกอบด้วย ปกติ โกรธ ประหลาดใจ มีความสุขและเศร้า