Objectif : Développer un système capable de reconnaître les émotions à partir de données audio et textuelles. Réalisations : -Architecture multi‑modale combinant audio et texte. -Modèles CNN et LSTM pour la classification des émotions. -Prétraitement audio : extraction MFCC via Librosa. -Traitement de texte : NLTK, embeddings de mots. -Fusion des caractéristiques audio et textuelles pour améliorer la précision. Impact : Système robuste pour applications en santé, service client, ou analyse de contenu.