Speech emotion recognition using long-term average spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Automatic speech emotion recognition has become an important research subject in the area of speech signal processing. The performance of classification algorithms depends on the features extracted from speech. In this work, a new framework for emotion recognition is proposed based on the long-term average spectrum (LTAS). Our framework is evaluated through a comparative study, where classifiers such as artificial neural network, K-nearest neighbours, logistic regression, Bayesian algorithms, tree-based logistics, and support vector machine were used. The framework was experimentally tested using the well-known Toronto Emotional Speech Set database, and the results were compared against state-of-the-art alternatives, using mel frequency cepstral coefficients, filter bank energies, and chroma coefficient speech coding, on this database. Comparative experiments showed that the use of LTAS achieved higher performance, with accuracies of 96–99% in terms of correct classification of speech emotion, compared with the best performance of 97% for the state-of-the-art alternatives. Different sampling frequencies were used to extract LTAS, and the classifiers were tested individually. The main contribution of this work is to demonstrate that the new framework using LTAS significantly reduces the number of parameters down to 87.5 values per s (approximately), as opposed to the 1,200 values used in the best-performing state-of-the-art alternatives; this means that the process of feature extraction is significantly reduced and the performance in terms of correct classification is improved.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».