Speech Emotion Recognition in Multimodal Environments with Transformer: Arabic and English Audio Datasets
Notice bibliographique
Résumé
Speech Emotion Recognition (SER) is a fast-developing area of study with a primary goal of automatically identifying and analyzing the emotional states expressed in speech. Emotions are crucial in human communication as they impact the effectiveness and meaning of linguistic expressions. SER aims to create computational approaches and models to detect and interpret emotions from speech signals. One of the primary applications of SER is evident in the field of Human-Computer Interaction (HCI), where it can be used to develop interactive systems that adapt to the user's emotional state based on their voice. This paper investigates the use of speech data for speech emotion recognition. Additionally, we applied a transformation process to convert the speech data into 2D images. Subsequently, we compared the outcomes of this transformation with the original speech data, aligning the comparison with a dataset containing labeled speech samples in both Arabic and English. Our experiments compare three methods: a transformer-based model, a Vision Transformer (ViT) based model, and a wave2vec-based model. The transformer model is trained from scratch on two significant audio datasets: the Arabic Natural Audio Dataset (ANAD) and the Toronto Emotional Speech Set (TESS), while the vision transformer is evaluated alongside wave2vec as part of transfer learning. The results are impressive. The transformer model achieved remarkable accuracies of 94% and 99% on ANAD and TESS datasets, respectively. Additionally, ViT demonstrates strong capabilities, achieving accuracies of 88% and 98% on the ANAD and TESS datasets, respectively. To assess the transfer learning potential, we also explore the Wave2Vector model with fine-tuning. However, the findings suggest limited success, achieving only a 56% accuracy rate on the ANAD dataset.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».