ANALIZA PARAMETRÓW SYGNAŁU MOWY W KONTEKŚCIE ICH PRZYDATNOŚCI W AUTOMATYCZNEJ OCENIE JAKOŚCI EKSPRESJI ŚPIEWU
Bibliographic record
Abstract
Praca dotyczy podejścia do parametryzacji w przypadku klasyfikacji emocji w śpiewie oraz porownania z klasyfikacją emocji w mowie. Do tego celu wykorzystano baze mowy i śpiewu nacechowanego emocjonalnie RAVDESS (Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song), zawierającą nagrania profesjonalnych aktorow prezentujących sześc roznych emocji. Nastepnie obliczono wspolczynniki mel-cepstralne (MFCC) oraz wybrane deskryptory niskopoziomowe MPEG 7. W celu selekcji cech, posiadających najlepsze wyniki rankingowe, wykorzystano las drzew. Nastepnie dokonano klasyfikacji emocji z za pomocą maszyny wektorow nośnych (SVM, Support Vector Machine). Stwierdzono, ze parametryzacja skuteczna dla mowy nie jest skuteczna dla śpiewu. Wyznaczono podstawowe parametry, ktore zgodnie z otrzymanymi wynikami pozwalają na znaczną redukcje wymiarowości wektorow cech, jednocześnie podnosząc skutecznośc klasyfikacji.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.009 |
| Open science | 0.022 | 0.014 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".