A feature selection based parallelized CNN-BiGRU network for speech emotion recognition in Odia language
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emotion recognition from speech is an integral part of human interaction. This paper represents work that includes the creation and evaluation of speech emotion recognition on the Odia database. Previous research in this field implemented several benchmark datasets. In this work, we use two benchmark datasets for cross-validation with our own created Odia dataset name as SITB-OSED. Initially, the spectral, prosodic, and voice quality features are extracted from a raw audio file; secondly, a Gradient Boost Decision Tree (GBDT) feature selection method is used to remove all the redundant features and select the potential features. Here, two distinct series of experiments are performed. Firstly, the baseline model, which takes all the combined selected features, is chosen as input (spectral, prosodic, and voice quality features). Secondly, the proposed model processes all the selected features through two separate channels, the Convolutional neural network (CNN) and Bi-directional gated recurrent units (Bi-GRU). Specifically, the proposed method achieved 6.67%, 6.03%, and 5.55% higher accuracy than the baseline model on the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP) and SITB-OSED datasets. We also report that the proposed parallelized CNN-BiGRU model outperforms the recent state-of-the-art methods with an accuracy of 82.29% and 78.54% on the RAVDESS and IEMOCAP datasets, respectively. For our SITB-OSED dataset, the overall recognition accuracy of 84.02% is achieved.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».