Spoken emotion recognition through human-computer interaction using a novel deep learning technology
Notice bibliographique
Résumé
The paradigm of textual or display-based control in human-computer interaction (HCI) has changed in favor of more understandable control methods, such as gesture, voice, and imitation. Speech in particular contains a large quantity of information, revealing the speaker's inner state as well as his or her goal and intention. The speaker's request can be understood through language analysis, but additional speech features show the speaker's mood, purpose, and intention. As a consequence, in modern HCI systems, emotion identification from speech has become crucial. Additionally, it is challenging to aggregate the results of the many professionals engaged in emotion identification. There have been several methods for analyzing sound in the past. However, it was impossible to analyses people's emotions during a live speech. Studies on real-time data are now more prominent than ever because of the advancement of artificial intelligence and the great performance of deep learning techniques. This research uses a cutting-edge deep-learning technique to identify emotions in human speech. The research made use of the open-source Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset. More than 2000 fragments of data were captured by 24 performers as speeches and songs for the RAVDESS dataset. The actors' responses to eight distinct moods were recorded. It was designed to find various emotion classifications. In this study, a novel neuro-fuzzy swallow swarm-optimized deep convolutional neural networks (NFSO-DCNN) approach for classification was suggested. The performance of the suggested model was compared to that of similar research, and the outcomes were assessed. Employing the suggested example on the RAVDESS dataset, an overall accuracy of 98.5% was attained for categorizing emotions
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».