); [EMAIL_ADDRESS] (F.-M.)  
Footnote 1: [[https://www.mdpi.com/journal/applsci](https://www.mdpi.com/journal/applsci)]([https://www.mdpi.com/journal/applsci](https://www.mdpi.com/journal/applsci))  
Footnote 2: [[https://www.mdpi.com/journals/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf](https://www.mdpi.com/journals/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf)]([https://www.mdpi.com/journals/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf](https://www.mdpi.com/journals/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf/pdfpdf/pdfpdf/pdfpdf/pdf))be practical in the diagnosis of certain diseases (depressive disorders [6; 7], Parkinson [8], and so on) by the detection of deficits in the expression of certain emotions, accelerating the diagnosis as well as the patient's treatment. Emotion recognizers will also be necessary for the future 'next revolution' [9], which will require the creation of social robots. These robots should know how to recognize people's emotions and convey and produce their own emotional state to display closer personal relationships with humans. Historically, state-of-the-art speech emotion recognition systems (SER) have had low accuracy and extensive processing costs [10; 11]. Currently, some models can work in real-time and demonstrate high performance in these settings, as exhibited in the work of [PERSON] et al. [12]. They suggested a lightweight CNN model with plain rectangular kernels and modified pooling layers, attaining state-of-the-art performance on IEMOCAP and EMO-DB datasets. As a continuation of previous proposals, we developed a solution to categorize emotions from two sources of information: speech and facial features.