CochleaSpecNet: An Attention Based Dual Branch Hybrid CNN-GRU Network for Speech Emotion Recognition Using Cochleagram and Spectrogram
Notice bibliographique
Résumé
Being one of the main communication medium, speech contains necessary information about the emotional state of a human. Accurate emotion recognition is crucial for enhancing human-machine interactions, highlighting the importance of a strong Speech Emotion Recognition (SER) system. SER system classifies the human emotional state based on speaker’s utterances in different catagories such as sad, happy, neutral, angry, surprise, calm and so on. This research introduces a novel SER approach that utilizes cochleagram and spectrogram features to capture relevant speech patterns for the classifier network. The network integrates a hybrid model that combines Convolutional Neural Networks (CNN) for feature extraction with Gated Recurrent Units (GRU) to handle temporal dependencies. Furthermore, to improve the performance of this network, a multi-head attention mechanism has been incorporated following the GRU layer. Despite increasing interest in SER, there is a notable lack of studies using Bangla language datasets, revealing a significant gap in current research. To address this gap, evaluation of the model has been conducted on the augmented BanglaSER (Bangla Speech Emotion Recognition) dataset in which the model has achieved a notable accuracy of 92.04% in categorizing five distinct emotions: angry, surprise, happy, neutral, and sad. Additionally, to further evaluate the performance of the SER model, English language based RAVDESS (Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech) dataset has also been employed into the proposed model. This attempt has provided 82.40% accuracy in classifying eight diverse emotions that includes fear, disgust, calm along with the emotions of BanglaSER. Moreover, a comparative analysis of the proposed model with existing SER approaches is carried out to demonstrate it’s stability and robustness. The incorporation of two individual features as inputs into the attention guided hybrid neural network showcases the efficacy of the proposed SER system, offering a promising approach for precise and efficient emotion categorization from speech signals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».