Multilayer Neural Network Based Speech Emotion Recognition for燬mart燗ssistance
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
Day by day, biometric-based systems play a vital role in our daily lives. This paper proposed an intelligent assistant intended to identify emotions via voice message. A biometric system has been developed to detect human emotions based on voice recognition and control a few electronic peripherals for alert actions. This proposed smart assistant aims to provide a support to the people through buzzer and light emitting diodes (LED) alert signals and it also keep track of the places like households, hospitals and remote areas, etc. The proposed approach is able to detect seven emotions: worry, surprise, neutral, sadness, happiness, hate and love. The key elements for the implementation of speech emotion recognition are voice processing, and once the emotion is recognized, the machine interface automatically detects the actions by buzzer and LED. The proposed system is trained and tested on various benchmark datasets, i.e., Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) database, Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus (TIMIT) database, Emotional Speech database (Emo-DB) database and evaluated based on various parameters, i.e., accuracy, error rate, and time. While comparing with existing technologies, the proposed algorithm gave a better error rate and less time. Error rate and time is decreased by 19.79%, 5.13 s. for the RAVDEES dataset, 15.77%, 0.01 s for the Emo-DB dataset and 14.88%, 3.62 for the TIMIT database. The proposed model shows better accuracy of 81.02% for the RAVDEES dataset, 84.23% for the TIMIT dataset and 85.12% for the Emo-DB dataset compared to Gaussian Mixture Modeling(GMM) and Support Vector Machine (SVM) Model.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,025 | 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 découle