Deception Analysis Using Deep Learning Based on Voice Stress Detection
Notice bibliographique
Résumé
Voice Stress Detection concurrently is a sorcery that targets to deduce deception calculated by identifying the amount of stress in the voice signal. It becomes conceivable to detect the stressed voice in this century with the significant development, Artificial Intelligence (AI). Voice, being the core for communication is a good source of input signal to an AI model to analyze deception. The demand for healthy mental life of this era is the prime objective tried to be fulfilled with this work. The difference in the fluency of speech of a stressed person from that of an unstressed using the Deep Learning method of Convolutional Neural Network (CNN) is the featured sweep of this work. The dataset used for the implementation of the CNN model for analysing deception is The Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS). RAVDESS is a combination of unisexual voices of 24 different subjects with six emotions, which was analysed using the neural network and later binary classified into stressed or unstressed. The CNN model is implemented at the beginning on the voice of a single actor followed by 24 actors. A comparison on the existing Machine Learning models with Deep Learning model was also performed. An accuracy of 72.5% was obtained in classifying voice with an acceptable percentage of true positives with the CNN.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».