Recognition of Emotions in Speech Using Convolutional Neural Networks on Different Datasets
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
Artificial Neural Network (ANN) models, specifically Convolutional Neural Networks (CNN), were applied to extract emotions based on spectrograms and mel-spectrograms. This study uses spectrograms and mel-spectrograms to investigate which feature extraction method better represents emotions and how big the differences in efficiency are in this context. The conducted studies demonstrated that mel-spectrograms are a better-suited data type for training CNN-based speech emotion recognition (SER). The research experiments employed five popular datasets: Crowd-sourced Emotional Multimodal Actors Dataset (CREMA-D), Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS), Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE), Toronto Emotional Speech Set (TESS), and The Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP). Six different classes of emotions were used: happiness, anger, sadness, fear, disgust, and neutral. However, some experiments were prepared to recognize just four emotions due to the characteristics of the IEMOCAP dataset. A comparison of classification efficiency on different datasets and an attempt to develop a universal model trained using all datasets were also performed. This approach brought an accuracy of 55.89% when recognizing four emotions. The most accurate model for six emotion recognition was trained and achieved 57.42% accuracy on a combination of four datasets (CREMA-D, RAVDESS, SAVEE, TESS). What is more, another study was developed that demonstrated that improper data division for training and test sets significantly influences the test accuracy of CNNs. Therefore, the problem of inappropriate data division between the training and test sets, which affected the results of studies known from the literature, was addressed extensively. The performed experiments employed the popular ResNet18 architecture to demonstrate the reliability of the research results and to show that these problems are not unique to the custom CNN architecture proposed in experiments. Subsequently, the label correctness of the CREMA-D dataset was studied through the employment of a prepared questionnaire.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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