SwinTSER: An Improved Bilingual Speech Emotion Recognition Using Shift Window Transformer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emotion recognition from human speech occupies a significant position in Human-Computer Interaction, especially with the recent advancements in Artificial Intelligence and Robotic computing. As the level of interactivity of man–machine increases, intuitive responses that are emotionally based have attracted a lot of research into emotion recognition from speech signals. However, with various machine learning models littering the literature, cross-language efficient speech emotion recognition with extracted features inherent in speech signals with state-of-the-art deep learning techniques, is still posing a serious challenge. In this paper, we proposed a deep learning transformer network based on a shift window for speech emotion recognition using speech corpus from two different languages. Shift Window Transformer (SWT) is based on a hierarchical transformer architecture designed for natural language tasks and has recently become a novel model in computer vision and image processing tasks. The input feature to the model, Mel spectrogram, is extracted from two public speech datasets: Toronto English Emotion Speech (TEES) and EMOVO. Our proposed transformer model achieved a promising result of 98.3%, 64%, and 66% recognition accuracy on TESS, EMOVO, and TESS_EMOVO (hybrid bi-lingual) datasets, respectively, after extensive experiments and parameter optimization. Our performance evaluation revealed that the proposed model yielded an improved result in the recognition of six different emotions from human auditory speech compared to others found in the literature. The study explores the performance of the SWT architecture on cross-language speech emotion recognition and informs future robust and adaptive model development.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».