METODE MFCC-SVM UNTUK PENGENALAN TINGKAT EMOSI MANUSIA BERDASARKAN BERAGAM DATASET
Bibliographic record
Abstract
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%.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.022 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".