Feature Specific Hybrid Framework on composition of Deep learning architecture for speech emotion recognition
Pourquoi ce travail est-il 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.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Concerns/Issues about Referencing/Attributions;Compromised Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Computer-Aided Content or Computer-Generated Content;
- Date
- 2/23/2022 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
Abstract Speech cues may be used to identify human emotions using deep learning model of speech emotion recognition using supervised learning or unsupervised learning as machine learning concepts, and then it build the speech emotion databases for test data prediction. Despite of many advantageous, still it suffers from accuracy and other aspects. In order to mitigate those issues, we propose a new feature specific hybrid framework on composition of deep learning architecture such as recurrent neural network and convolution neural network for speech emotion recognition. It analyses different characteristics to make a better description of speech emotion. Initially it uses feature extraction technique using bag-of-Audio-word model to Mel-frequency cepstral factor characteristics and a pack of acoustic words composed of emotion features to feed the hybrid deep learning architecture to result in high classification and prediction accuracy. In addition, the proposed hybrid networks’ output is concatenated and loaded into this layer of softmax, which produces a for speech recognition, a categorical classification statistic is used. The proposed model is based on the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song audio (RAVDESS) dataset, which comprises eight emotional groups. Experimental results on dataset prove that proposed framework performs better in terms of 89.5% recognition rate and 98% accuracy against state of art approaches.
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.
La notice
- Revue
- Journal of Physics Conference Series
- Thématique
- Emotion and Mood Recognition
- Domaine
- Psychology
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Computer scienceSoftmax functionSpeech recognitionArtificial intelligenceDeep learningFeature (linguistics)Feature extractionFeature learningArtificial neural networkMel-frequency cepstrumCategorical variablePattern recognition (psychology)Machine learning
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui