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Enregistrement W4387402209 · doi:10.28925/2663-4023.2023.21.6574

MULTIPLE EFFECTIVENESS CRITERIA OF FORMING DATABASES OF EMOTIONAL VOICE SIGNALS

2023· article· en· W4387402209 sur OpenAlexaboutno aff
Ivan Dychka, Ihor Tereikovskyi, Andrii Samofalov, Lyudmila Tereykovska, Vitaliy A. Romankevich

Notice bibliographique

RevueCybersecurity Education Science Technique · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotion and Mood Recognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)DatabaseAffective computingComputer scienceSpeech recognitionPsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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