Emotion Detection from Speech Signals using Voting Mechanism on Classified Frames
Notice bibliographique
Résumé
Understanding human emotion is a complicated task for humans themselves, however, this did not stop the researchers from trying to make machines capable of understanding human emotions. Many approaches have been followed, using speech signals to detect emotions has been popular among these approaches. In this study, Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) features were extracted from speech signals to detect the underlying emotion of the speech. Extracted features were used to classify different emotions using LMT classifier. For each frame of a speech signal, 13-dimensional feature vectors were extracted and Logistic Model Tree (LMT) models were trained using these features. For classifying an unknown speech signal, the 13-dimensional frame features are first extracted from the signal and each frame is classified using the trained model. Using a voting mechanism on the classified frames, the emotion of the speech signal is detected. Experimental results on two datasets- Berlin Database of Emotional Speech (Emo-DB) and Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) show that our approach works very well in classifying certain emotions while it struggles to discern the differences between some pairs of emotions. Among the trained models, the maximum accuracy achieved was 70% in detecting 7 different emotions. Considering the small dimension size of the feature vectors used, this approach provides an efficient solution to classifying different emotions using speech signals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».