Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Speech Emotion Recognition

Emotion Recognition › Speech Emotion Recognition 55 평가 기록 21 datasets

Speech Emotion Recognition is a task of speech processing and computational paralinguistics that aims to recognize and categorize the emotions expressed in spoken language. The goal is to determine the emotional state of a speaker, such as happiness, anger, sadness, or frustration, from their speech patterns, such as prosody, pitch, and rhythm.

For multimodal emotion recognition, please upload your result to Multimodal Emotion Recognition on IEMOCAP

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Vertically long patch ViT
Accuracy: 94.07
논문 코드
SER with MTL
F1: -UA CV: 0.7815
논문 코드
VQ-MAE-S-12 (Frame) + Query2Emo
Accuracy: 84.1F1: 0.844
논문 코드
wav2small-Teacher
CCC: 0.7620181
논문 코드
wav2small-Teacher
CCC: 0.6840044
논문 코드
wav2small-Teacher
CCC: 0.676
논문 코드
DAWN-hidden-SVM
Unweighted Accuracy (UA): 32.1Weighted Accuracy (WA): 32.2
논문 코드
emotion2vec+base
Weighted Accuracy (WA): 79.4Unweighted Accuracy (UA): 79.8Weighted F1: 79.4
논문 코드
w2v2-mtl-chain
Concordance correlation coefficient (CCC): 0.7237
논문 코드
w2v2-r-er
Concordance correlation coefficient (CCC): 0.6290
논문 코드
w2v2-mtl-chain
Concordance correlation coefficient (CCC): 0.6017
논문 코드
Dusha baseline
UA: 0.83WA: 0.76Macro F1: 0.77
논문 코드

데이터셋

21개

논문

라이브러리

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