Большинство исследований в области распознавания речевых эмоций посвящено классификации дискретных эмоций либо по акустическим признакам, либо по текстовым. В данной диссертации показано, что размерное представление эмоций также является очень ценным и демонстрирует свои преимущества перед категориальным. В диссертации предложены две различные системы, использующие бимодальные признаки (текстовые и акустические) для распознавания дискретных и размерных эмоций. Последовательная система, в которой сначала выполняется регрессия размерности, а затем классификация, и параллельная система, в которой классификация и регрессия выполняются одновременно. В диссертации разработана многозадачная регрессионная модель, которая служит ядром для обеих систем. Используя для оценки коэффициент конкордантной корреляции (ККК), было обнаружено, что разработанная в диссертации архитектура размерной регрессии превосходит по всем измерениям (валентность, возбуждение, доминантнос