Speech Emotion Recognition Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the application of deep learning techniques in recognizing emotional states from spoken language. Specifically, we employ Convolutional Neural Networks (CNNs) and the HuBERT model to analyze the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS). Our findings suggest that deep learning models, particularly the HuBERT model, exhibit significant potential in accurately identifying speech emotions. The models were trained and tested on a dataset containing various emotional expressions, including happiness, sadness, anger, and fear, among others. The experimentation involved preprocessing the audio data, feature extraction using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs), and implementing deep learning architectures for emotion classification. The HuBERT model, with its advanced self-supervised learning mechanism, outperformed traditional CNNs in terms of accuracy and efficiency. This research highlights the importance of selecting appropriate deep learning models and feature sets for the task of speech emotion recognition. Our analysis demonstrates that the HuBERT model, by leveraging contextual information and temporal dynamics in speech, offers a promising approach for developing more sensitive and accurate SER systems. These systems have potential applications in various fields, including mental health assessment, interactive voice response systems, and educational software, by enabling machines to understand and respond to human emotions more effectively. The findings of this study contribute to the ongoing discussion in the field of artificial intelligence about the best practices for implementing deep learning techniques in speech processing tasks.
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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) | 0,018 | 0,007 |
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 ».