Human-Computer Interaction for Recognizing Speech Emotions Using Multilayer Perceptron Classifier
Notice bibliographique
Résumé
Human-computer interaction (HCI) has seen a paradigm shift from textual or display-based control toward more intuitive control modalities such as voice, gesture, and mimicry. Particularly, speech has a great deal of information, conveying information about the speaker's inner condition and his/her aim and desire. While word analysis enables the speaker's request to be understood, other speech features disclose the speaker's mood, purpose, and motive. As a result, emotion recognition from speech has become critical in current human-computer interaction systems. Moreover, the findings of the several professions involved in emotion recognition are difficult to combine. Many sound analysis methods have been developed in the past. However, it was not possible to provide an emotional analysis of people in a live speech. Today, the development of artificial intelligence and the high performance of deep learning methods bring studies on live data to the fore. This study aims to detect emotions in the human voice using artificial intelligence methods. One of the most important requirements of artificial intelligence works is data. The Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) open-source dataset was used in the study. The RAVDESS dataset contains more than 2000 data recorded as speeches and songs by 24 actors. Data were collected for eight different moods from the actors. It was aimed at detecting eight different emotion classes, including neutral, calm, happy, sad, angry, fearful, disgusted, and surprised moods. The multilayer perceptron (MLP) classifier, a widely used supervised learning algorithm, was preferred for classification. The proposed model's performance was compared with that of similar studies, and the results were evaluated. An overall accuracy of 81% was obtained for classifying eight different emotions by using the proposed model on the RAVDESS dataset.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».