Metaheuristically Enabled System for Emotion Recognition using BiLSTM
Notice bibliographique
Résumé
Emotion recognition from speech is vital for applications in human-computer interaction and mental health diagnostics. This paper presents an efficient approach to classify emotions using the Toronto Emotional Speech Set (TESS) dataset. Key audio features, including Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) and spectral characteristics, are extracted to represent the speech signals. To enhance computational efficiency and mitigate overfitting, metaheuristic optimization techniques, such as Genetic Algorithms (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO), are utilized for dimensionality reduction by selecting the most relevant features. These optimized features are then fed into a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) network, which effectively captures temporal dependencies in the speech data. The proposed system combines the strength of metaheuristic feature selection with the powerful learning capabilities of BiLSTM, achieving superior classification accuracy compared to traditional methods. Experimental results validate the efficacy of this hybrid approach, offering a robust and scalable solution for emotion recognition tasks. Keywords: Speech Emotion Recognition, TESS Dataset, Metaheuristic Optimization, Dimensionality Reduction, BiLSTM, Deep Learning
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».