Analysing the Impact of LSTM and MFCC on Speech Emotion Recognition Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Identifying emotional states through the analysis of vocalisations is a difficult task in the realm of human-computer interaction (HCI). Many research methodologies have been employed, and more recent research has advocated the use of deep learning algorithms as viable substitutes for the methodologies that are now employed in SER. The Toronto Emotional Speech Set (TESS) dataset is used in this research work to present a speech emotion detection system based on the Long Short-Term Memory (LSTM) model and Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) classification. With the use of voice cues, the suggested system intends to appropriately categorise emotions including anger, disgust, fear, happiness, neutral, and sadness. The LSTM model is trained to categorise the emotions, and the MFCC approach is utilised to extract features from the speech signals. The recognition rate of the trained network was then tested using a set of labelled emotion speech samples. The number of neurons and layers are modified for optimisation based on the MFCC accuracy rate. Outside the preview of earlier studies, this study places more focus on speech-based outcomes than on text-based ones.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».