Multimodal Emotion Recognition: An Integrated Approach using Facial, Audio and Text Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In an era among the increasing interaction between humans and technology, the capacity to accurately recognize and the ability to react to human emotions has become crucial particularly in fields such as medical care, customer support, and personal assistance, where empathetic responses can greatly enhance user experience and effectiveness. This study presents an integrated emotion recognition system that leverages various modalities, including facial expressions, audio, and text, to determine a user's emotional state. The system processes input data from diverse sources—such as the Toronto Emotion Speech Set (TESS) and FER datasets—through an architecture involving data cleaning, preprocessing, and feature extraction. The proposed approach utilizes MobileNetV2 for facial analysis using Convolutional Neural Networks (CNN) with the FER dataset, a Multilayer Perceptron (MLP) with Librosa for audio analysis using the TESS dataset, and Natural Language Processing (NLP) combined with Linear Regression for text analysis. Data preprocessing ensures the caliber and reliability after which the input data is divided into training and testing and testing datasets. Tranining of the model is done using a mix of MobileNetV2, MLP, and NLP algorithms, with the final model employing an ensemble-based approach to combine the outputs of facial, audio, and textual analyses into a unified emotion prediction. A compilation of the model is followed by training and evaluation, optimizing the model’s performance by saving the weights and parameters. The trained model receives real-time inputs—facial images, audio clips, or text messages— processed through a user-friendly interface to recognize emotions effectively. The study aims to create an efficient and accessible solution to real-time emotion detection, integrating machine learning models to enhance user interaction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,002 |
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 ».