MULTIPLE EFFECTIVENESS CRITERIA OF FORMING DATABASES OF EMOTIONAL VOICE SIGNALS
Notice bibliographique
Résumé
Ekman, P. (2005). Basic Emotions. In Handbook of Cognition and Emotion (p. 45–60). John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/0470013494.ch3 Bachorowski, J.-A., & Owren, M. J. (1995). Vocal Expression of Emotion: Acoustic Properties of Speech Are Associated With Emotional Intensity and Context. Psychological Science, 6(4), 219–224. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.1995.tb00596.x Hirschberg, J. (2006). Pragmatics and Intonation. In The Handbook of Pragmatics (eds L.R. Horn and G. Ward). https://doi.org/10.1002/9780470756959.ch23 Tereykovska, L. (2023). Methodology of automated recognition of the emotional state of listeners of the distance learning system [Dissertation, Kyiv National University of Construction and Architecture]. Institutional repository of National transport university. http://www.ntu.edu.ua/nauka/oprilyudnennya-disertacij/ Kominek, J., & Black, A. (2004). The CMU Arctic speech databases. SSW5-2004. https://www.lti.cs.cmu.edu/sites/default/files/CMU-LTI-03-177-T.pdf (date of access: 01.06.2023) Zhou, K., Sisman, B., Liu, R., & Li, H. (2022). Emotional voice conversion: Theory, databases and ESD. Speech Communication, 137, 1–18. https://doi.org/10.1016/j.specom.2021.11.006 Burkhardt, F., Paeschke, A., Rolfes, M., Sendlmeier, W. F., & Weiss, B. (2005). A database of German emotional speech. In Interspeech 2005. ISCA. https://doi.org/10.21437/interspeech.2005-446 Livingstone, S. R., & Russo, F. A. (2018). The Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS): A dynamic, multimodal set of facial and vocal expressions in North American English. PLOS ONE, 13(5), Стаття e0196391. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196391 James, J., Tian, L., & Inez Watson, C. (2018). An Open Source Emotional Speech Corpus for Human Robot Interaction Applications. In Interspeech 2018. ISCA. https://doi.org/10.21437/interspeech.2018-1349 10) Costantini, G., Iaderola, I., Paoloni, A., & Todisco, M. (2014). EMOVO Corpus: an Italian Emotional Speech Database. У Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'14), 3501–3504, Reykjavik, Iceland. European Language Resources Association (ELRA).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».