Speech Emotion Recognition Using Multi-Domain Acoustic Features and Hybrid Machine Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
Accurately recognizing human emotions from speech remains a challenging task due to the complex interplay of linguistic and paralinguistic cues, speaker variability, and environmental noise. This paper addresses this challenge by investigating Speech Emotion Recognition (SER) using a combination of handcrafted audio features and machine learning and deep learning models. We extract Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs), chroma, spectral contrast, and energy-based descriptors from preprocessed speech signals, aggregated into fixed-length vectors for classical classifiers such as Support Vector Machines (SVM) and Multilayer Perceptrons (MLP). For deep learning, sequential and spatial representations are captured using Long Short-Term Memory (LSTM) networks and 2D Convolutional Neural Networks (CNNs) trained on log-mel spectrograms. Experiments on the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) and additional benchmark corpora show that the spectrogram-based 2D CNN achieves the highest accuracy of 82.3% on a seven-class task where calm and neutral emotions are merged. The results demonstrate the importance of robust feature representation and lightweight neural architectures for reliable SER, and we provide reproducible protocols to facilitate future research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».