Real-Time Speech Emotion Analysis for Smart Home Assistants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) based Speech Emotion Recognition (SER) has been widely used in the consumer field for control of smart home personal assistants, with many such devices on the market. However, with the increase in computational power, connectivity, and the need to enable people to live in the home for longer though the use of technology, then smart home assistants that could detect human emotion will improve the communication between a user and the assistant enabling the assistant of offer more productive feedback. Thus, the aim of this work is to analyze emotional states in speech and propose a suitable method considering performance verses complexity for deployment in Consumer Electronics home products, and to present a practical live demonstration of the research. In this article, a comprehensive approach has been introduced for the human speech-based emotion analysis. The 1-D convolutional neural network (CNN) has been implemented to learn and classify the emotions associated with human speech. The paper has been implemented on the standard datasets (emotion classification) Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) and Toronto Emotional Speech Set database (TESS) (Young and Old). The proposed approach gives 90.48%, 95.79% and 94.47% classification accuracies in the aforementioned datasets. We conclude that the 1-D CNN classification models used in speaker-independent experiments are highly effective in the automatic prediction of emotion and are ideal for deployment in smart home assistants to detect emotion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle