Speech Emotion Recognition Based on Multiple Acoustic Features and Deep Convolutional Neural Network
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
Speech emotion recognition (SER) plays a vital role in human–machine interaction. A large number of SER schemes have been anticipated over the last decade. However, the performance of the SER systems is challenging due to the high complexity of the systems, poor feature distinctiveness, and noise. This paper presents the acoustic feature set based on Mel frequency cepstral coefficients (MFCC), linear prediction cepstral coefficients (LPCC), wavelet packet transform (WPT), zero crossing rate (ZCR), spectrum centroid, spectral roll-off, spectral kurtosis, root mean square (RMS), pitch, jitter, and shimmer to improve the feature distinctiveness. Further, a lightweight compact one-dimensional deep convolutional neural network (1-D DCNN) is used to minimize the computational complexity and to represent the long-term dependencies of the speech emotion signal. The overall effectiveness of the proposed SER systems’ performance is evaluated on the Berlin Database of Emotional Speech (EMODB) and the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) datasets. The proposed system gives an overall accuracy of 93.31% and 94.18% for the EMODB and RAVDESS datasets, respectively. The proposed MFCC and 1-D DCNN provide greater accuracy and outpace the traditional SER techniques.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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