METODE MFCC-SVM UNTUK PENGENALAN TINGKAT EMOSI MANUSIA BERDASARKAN BERAGAM DATASET
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Manusia di dalam berbicara pasti memiliki emosi di dalam meluapkan suasana hati tertentu, Namun untuk memahami suasana hati yang dirasakan oleh seseorang yang belum diketahui, suasana hati tersebut yang mempresentasikan adalah sebuah Emosi. Emosi adalah reaksi psikologis dan fisiologis terhadap situasi dan peristiwa yang dirasakan oleh seseorang. Tujuan di dalam penelitian ini yaitu untuk mengklasifikasi dan mengukur emosi seseorang pada suara. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem yang mampu mendeteksi atau mengklasifikasi emosi manusia menggunakan sinyal suaranya. Selain itu, penelitian ini juga memanfaatkan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan suara manusia, dan untuk ekstraksi ciri menggunakan Mel-Frequency, dan untuk mengubah file dari zip menjadi file WAV menggunakan Google Colab. Data suara yang digunakan diambil dari Kaggle seperti RAVDESS, CREMA, dan TORONTO yang berjumlah 12200 data set yang terdiri dari data latih dan data uji. SVM merupakan metode sistem dari machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasi suara. Berdasarkan pada penelitian ini, hasil yang dihasilkan klasifikasi emosi melalui suara manusia dengan menggunakan metode SVM ini memiliki akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 93%.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 découle