Sentiment Analysis of Dialectal Speech: Unveiling Emotions through Deep Learning Models
Dialect Speech Sentiment Analysis is an evolutional field where machine learning algorithms are utilized to detect emotions in spoken language. However, Arabic, particularly Egyptian Arabic, remains underrepresented, lacking a dedicated speech sentiment database. This thesis introduces a novel datas...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | EZZELDIN, KHALED MOHAMED KHALED (author) |
|---|---|
| منشور في: |
2024
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://bspace.buid.ac.ae/handle/1234/2807 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Arabic Speech Sentiment Analysis Using Machine Learning: A Case Study of COP28
حسب: ALMUALLA, SHEIKH ABDULAZIZ
منشور في: (2024) -
Arabic Dialect Speech-Text Recognition Using Deep Learning
حسب: RAEIALBOOM, OMAR SALEH DARWISH
منشور في: (2024) -
Speech Recognition Using Deep Neural Networks: A Systematic Review
حسب: BOU NASSIF, ALI
منشور في: (2019) -
A Comparative Evaluation of Speech-Text Effective Approaches for Arabic Sentiment Analysis
حسب: HADEED, MARIAM SUHAIL
منشور في: (2024) -
Decoding silent speech: a machine learning perspective on data, methods, and frameworks
حسب: Adiba Tabassum Chowdhury (19444792)
منشور في: (2025)