Implementasi Metode Hybrid Convolutional Neural Network Dalam Klasifikasi Emosi Manusia Berbasis Suara
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Analisis suara memainkan peran penting dalam mengidentifikasi emosi manusia, yang merupakan bagian integral dari komunikasi yang efektif. Wawancara dengan para ahli di bidangnya menunjukkan pentingnya pengenalan emosi yang akurat untuk aplikasi di bidang psikologi dan bisnis, di mana layanan yang disesuaikan sangat diperlukan. Penelitian ini menggunakan metode Hybrid Convolutional Neural Network (HCNN) untuk mengembangkan model klasifikasi emosi berbasis suara yang mampu mengenali delapan emosi: netral, tenang, bahagia, sedih, marah, takut, jijik, dan terkejut. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS). Fitur-fitur seperti Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Zero Crossing Rate (ZCR), dan Root Mean Square (RMS) diekstraksi dari data suara. Untuk meningkatkan kinerja model, teknik augmentasi data dan optimisasi hyperparameter diterapkan. Model HCNN menunjukkan performa yang baik bahkan dengan data suara yang bervariasi. Sistem ini diuji untuk mengukur akurasi, presisi, recall, dan skor F1 guna memvalidasi efektivitasnya dalam klasifikasi emosi. Model HCNN mencapai akurasi 85,7% pada data validasi, dan pendekatan ini diharapkan dapat melampaui metode sebelumnya, menawarkan kontribusi signifikan dalam pengenalan emosi di bidang psikologi dan bisnis.
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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 it