Comparative Analysis of Stochastic Gradient Descent Optimization and Adaptive Moment Estimation in Emotion Classification from Audio Using Convolutional Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
<ns2:p>Emotion is a fundamental aspect of human life that profoundly shapes behavior, social interactions, and decision-making processes. The ability to effectively communicate and foster mutual understanding between individuals relies heavily on accurately recognizing and expressing emotions. Among various channels of emotional expression, sound stands out as a powerful and direct medium that reflects and conveys human emotional states. This makes audio-based emotion recognition a critical and rapidly evolving field of study. With the rapid advancements in information technology and artificial intelligence, research focused on recognizing emotions through sound signals has gained significant momentum. Machine learning algorithms, particularly deep learning models like neural networks, have demonstrated remarkable capabilities in identifying and classifying emotions expressed through multiple modalities such as text, images, videos, and especially audio signals. Within the family of neural networks, Convolutional Neural Networks (CNNs) have been especially effective for audio emotion classification, due to their strength in extracting hierarchical and spatial features directly from raw input data. This study specifically investigates the comparative effectiveness of two popular optimization algorithms—Stochastic Gradient Descent (SGD) and Adaptive Moment Estimation (Adam)—in training CNN models for emotion classification from audio recordings. Utilizing the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset, experimental results indicate that CNNs trained with the SGD optimizer achieve an overall accuracy of 53%, surpassing the 48% accuracy achieved by Adam. These results underscore the potential advantages of SGD in fine-tuning deep learning models for audio-based emotion recognition. Consequently, researchers and practitioners are encouraged to consider SGD optimization to improve the performance and robustness of emotion classification systems based on audio data.</ns2:p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».