Emotion classification from speech signal based on empirical mode decomposition and non-linear features
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emotion recognition system from speech signal is a widely researched topic in the design of the Human–Computer Interface (HCI) models, since it provides insights into the mental states of human beings. Often, it is required to identify the emotional condition of the humans as cognitive feedback in the HCI. In this paper, an attempt to recognize seven emotional states from speech signals, known as sad, angry, disgust, happy, surprise, pleasant, and neutral sentiment, is investigated. The proposed method employs a non-linear signal quantifying method based on randomness measure, known as the entropy feature, for the detection of emotions. Initially, the speech signals are decomposed into Intrinsic Mode Function (IMF), where the IMF signals are divided into dominant frequency bands such as the high frequency, mid-frequency , and base frequency. The entropy measures are computed directly from the high-frequency band in the IMF domain. However, for the mid- and base-band frequencies, the IMFs are averaged and their entropy measures are computed. A feature vector is formed from the computed entropy measures incorporating the randomness feature for all the emotional signals. Then, the feature vector is used to train a few state-of-the-art classifiers, such as Linear Discriminant Analysis (LDA), Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Random Forest, and Gradient Boosting Machine. A tenfold cross-validation, performed on a publicly available Toronto Emotional Speech dataset, illustrates that the LDA classifier presents a peak balanced accuracy of 93.3%, F1 score of 87.9%, and an area under the curve value of 0.995 in the recognition of emotions from speech signals of native English speakers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».