論文の概要: Comparative Analysis of Mel-Frequency Cepstral Coefficients and Wavelet Based Audio Signal Processing for Emotion Detection and Mental Health Assessment in Spoken Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10469v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 22:55:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:15.927082
• Title: Comparative Analysis of Mel-Frequency Cepstral Coefficients and Wavelet Based Audio Signal Processing for Emotion Detection and Mental Health Assessment in Spoken Speech
• Title（参考訳）: 音声音声の感情検出とメンタルヘルス評価のためのメル周波数ケプストラム係数とウェーブレットに基づく音声信号処理の比較分析
• Authors: Idoko Agbo, Dr Hoda El-Sayed, M. D Kamruzzan Sarker,
• Abstract要約: 本研究では、ウェーブレット抽出機能に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)モデルの応用と、Mel- frequency Cepstral Coefficients(MFCC)による音声音声からの感情検出について検討する。 データ強化技術,特徴抽出,正規化,モデルトレーニングを行い,感情状態の分類においてモデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The intersection of technology and mental health has spurred innovative approaches to assessing emotional well-being, particularly through computational techniques applied to audio data analysis. This study explores the application of Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) models on wavelet extracted features and Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) for emotion detection from spoken speech. Data augmentation techniques, feature extraction, normalization, and model training were conducted to evaluate the models' performance in classifying emotional states. Results indicate that the CNN model achieved a higher accuracy of 61% compared to the LSTM model's accuracy of 56%. Both models demonstrated better performance in predicting specific emotions such as surprise and anger, leveraging distinct audio features like pitch and speed variations. Recommendations include further exploration of advanced data augmentation techniques, combined feature extraction methods, and the integration of linguistic analysis with speech characteristics for improved accuracy in mental health diagnostics. Collaboration for standardized dataset collection and sharing is recommended to foster advancements in affective computing and mental health care interventions.
• Abstract（参考訳）: テクノロジーとメンタルヘルスの交わりは、特に音声データ分析に適用された計算技術を通じて、感情的幸福を評価する革新的なアプローチを刺激してきた。 本研究では、ウェーブレット抽出機能に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)モデルの応用と、Mel- frequency Cepstral Coefficients(MFCC)による音声音声からの感情検出について検討する。 データ強化技術,特徴抽出,正規化,モデルトレーニングを行い,感情状態の分類においてモデルの性能を評価する。 その結果,CNNモデルの精度はLSTMモデルの精度が56%よりも61%高かった。 どちらのモデルも、サプライズや怒りなどの特定の感情を予測し、ピッチや速度の変化といった異なるオーディオ機能を活用する上で、より良いパフォーマンスを示した。 勧告には、高度なデータ強化手法のさらなる探索、特徴抽出の併用、言語分析と音声特性の統合によるメンタルヘルス診断の精度向上などが含まれる。 標準化されたデータセット収集と共有のためのコラボレーションは、感情コンピューティングとメンタルヘルスの介入の進歩を促進するために推奨される。

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