Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Labeling Emotion01:20

Labeling Emotion

237
Emotional labeling is a cognitive process that involves identifying and naming one's emotions, such as anger, fear, happiness, or sadness. It allows individuals to recognize and express their internal emotional states, a critical aspect of emotional regulation and communication. Labeling emotions requires more than mere recognition; it also involves drawing upon memory and contextual cues to understand the current situation and apply a corresponding emotional label. For instance, feeling...
237
Force Classification01:22

Force Classification

1.6K
Forces play a crucial role in the study of physics and engineering. They are essential in describing the motion, behavior, and equilibrium of objects in the physical world. Forces can be classified based on their origin, type, and direction of action.
Contact and non-contact forces are two of the most widely used categories of forces. As the name suggests, contact forces require physical contact between two objects to act upon each other. Examples of contact forces include frictional,...
1.6K
Classification of Signals01:30

Classification of Signals

878
In signal processing, signals are classified based on various characteristics: continuous-time versus discrete-time, periodic versus aperiodic, analog versus digital, and causal versus noncausal. Each category highlights distinct properties crucial for understanding and manipulating signals.
A continuous-time signal holds a value at every instant in time, representing information seamlessly. In contrast, a discrete-time signal holds values only at specific moments, often denoted as x(n), where...
878
Physiology of Emotion01:20

Physiology of Emotion

1.4K
The physiology of emotions is a multifaceted process involving the autonomic nervous system, brain structures, hormones, and neurotransmitters. This intricate interplay dictates how emotions manifest in the body and influence behavior.
Autonomic Nervous System
The autonomic nervous system (ANS) plays a critical role in emotional responses by regulating involuntary physiological functions. It consists of two main components: the sympathetic and parasympathetic systems. The sympathetic system...
1.4K
Emotional Expression01:26

Emotional Expression

367
Emotional expression encompasses how individuals convey their emotions through verbal communication and non-verbal cues. These non-verbal actions include facial expressions, body language, and physical gestures, such as frowning or smiling. Among these, facial expressions play a crucial role in emotional expression and are understood universally, indicating a biological basis for how humans communicate emotions.
Universal Facial Expressions
Psychologist Paul Ekman identified seven basic...
367

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Comparative analysis of explainable machine learning integrated with hyperspectral imaging for early prediction of wheat yield.

Talanta·2026
Same author

KDH-Net: Explainable Medical AI for Multiclass Kidney Disease Characterization from CT Images.

Journal of clinical medicine·2026
Same author

A hybrid system for detecting semiconductor wafer defects using modified MobileNet with multi-head attention.

PloS one·2026
Same author

Gene expression and metadata based identification of key genes for lung cancer, COPD, and IPF using machine learning and statistical models.

PloS one·2026
Same author

Deep Learning-Based Eye-Writing Recognition with Improved Preprocessing and Data Augmentation Techniques.

Sensors (Basel, Switzerland)·2025
Same author

A Lightweight CNN for Multiclass Retinal Disease Screening with Explainable AI.

Journal of imaging·2025

関連する実験動画

Updated: Sep 10, 2025

Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention
06:37

Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention

Published on: December 15, 2023

4.1K

バングラ語 ディープラーニングベースのアンサンブルラーニングとフィーチャー・フュージョンによるスピーチ・エモーション認識

Md Shahid Ahammed Shakil1, Fahmid Al Farid2, Nitun Kumar Podder1

  • 1Department of Computer Science and Engineering, Pabna University of Science and Technology, Pabna 6600, Bangladesh.

Journal of imaging
|August 27, 2025
PubMed
まとめ

この研究は,バングラ語のスピーチ・エモーション認識のための新しいディープラーニングアプローチを導入し,手作りとディープラーニングの機能を融合させることで,正確性と一般化を大幅に改善します. この方法は,より堅牢な感情識別機能を持つ人間-コンピュータのやり取りシステムを強化します.

キーワード:
CNN についてLSTMMFCCクロマグラムの特徴データ増強ディープラーニング集団学習特徴抽出特徴の融合手作りの特徴スピーチベースの感情認識 (SER)time周波数領域の特徴視覚化可能な音声表現

さらに関連する動画

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications
03:31

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications

Published on: December 15, 2023

635

関連する実験動画

Last Updated: Sep 10, 2025

Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention
06:37

Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention

Published on: December 15, 2023

4.1K
Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications
03:31

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications

Published on: December 15, 2023

635

科学分野:

  • 音声処理について
  • 人工知能
  • 人とコンピュータの相互作用

背景:

  • バングラ語のスピーチ・エモーション認識は 正確さ,スピーカー依存性,一般化に問題があります.
  • 伝統的なまたは基本的なディープラーニングモデルを使用する既存の方法は,さまざまな条件で堅実性が欠けている.

研究 の 目的:

  • バングラ語のスピーチ・エモーション認識のための新しいマルチストリーム・ディープラーニング・フィーチャー・フュージョン・アプローチを提案する.
  • 精度,強度,一般化を高めることで,既存の方法の限界に対処する.

主な方法:

  • 訓練データセットに適用されるデータ拡張技術.
  • 手作りの特徴 (ZCR,MFCCなど) の抽出 ディープラーニング機能もあります
  • 1D CNN,CNN-LSTM,CNN-Bi-LSTMストリームのマルチストリームディープラーニングアーキテクチャ
  • 最終的な予測のために ソフト投票によるアンサンブル学習です

主要な成果:

  • 高い精度を達成しました: 92.90% (SUBESCO),85.20% (BanglaSER),90.63% (合併),67.71% (RAVDESS),69.25% (EMODB).
  • 既存の方法と比較して強化された強度と一般化.
  • 組み合わさった学習で 手作り学習と ディープラーニングを 効果的に組み合わせました

結論:

  • 提案されているマルチストリーム・ディープ・ラーニング・フィーチャー・フュージョン・アプローチは,バングラ語のスピーチ・エモーション・認識を大幅に強化します.
  • 多様な機能とアンサンブル学習を組み合わせることで より包括的で堅牢なソリューションが得られます
  • この方法は,人間とコンピュータのやり取りシステムにおける 感情認識の有望な進歩を提供します.