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| "title": "D\u00e9tection d'\u00e9motions dans la voix de patients en interaction avec un agent conversationnel anim\u00e9", |
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| "abstract": "Le projet fran\u00e7ais ANR ARMEN a pour objectif de construire un robot assistant pour les personnes \u00e2g\u00e9es et handicap\u00e9es. L'interaction avec le robot est r\u00e9alis\u00e9e avec un agent conversationnel anim\u00e9 (ACA), le robot est une plateforme mobile. Ce travail se concentre sur la construction du module de d\u00e9tection d'\u00e9motions du syst\u00e8me robotique. A cette fin, des donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es aupr\u00e8s de 77 patients de plusieurs centres m\u00e9dicaux. L'interaction avec les sujets \u00e9tait presque enti\u00e8rement conduite de mani\u00e8re naturelle en parlant avec l'agent virtuel. La difficult\u00e9 sp\u00e9cifique de ce projet r\u00e9side dans la grande vari\u00e9t\u00e9 de voix (\u00e2g\u00e9es, d\u00e9grad\u00e9es) et de comportement affectif des utilisateurs. Nos premiers r\u00e9sultats montrent un score de 46% de bonne d\u00e9tection sur quatre classes \u00e9motionnelles (Col\u00e8re, Joie, Tristesse, Neutre). Nous analysons ces scores selon l'\u00e2ge et la qualit\u00e9 vocale.", |
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| "text": "Le projet fran\u00e7ais ANR ARMEN a pour objectif de construire un robot assistant pour les personnes \u00e2g\u00e9es et handicap\u00e9es. L'interaction avec le robot est r\u00e9alis\u00e9e avec un agent conversationnel anim\u00e9 (ACA), le robot est une plateforme mobile. Ce travail se concentre sur la construction du module de d\u00e9tection d'\u00e9motions du syst\u00e8me robotique. A cette fin, des donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es aupr\u00e8s de 77 patients de plusieurs centres m\u00e9dicaux. L'interaction avec les sujets \u00e9tait presque enti\u00e8rement conduite de mani\u00e8re naturelle en parlant avec l'agent virtuel. La difficult\u00e9 sp\u00e9cifique de ce projet r\u00e9side dans la grande vari\u00e9t\u00e9 de voix (\u00e2g\u00e9es, d\u00e9grad\u00e9es) et de comportement affectif des utilisateurs. Nos premiers r\u00e9sultats montrent un score de 46% de bonne d\u00e9tection sur quatre classes \u00e9motionnelles (Col\u00e8re, Joie, Tristesse, Neutre). Nous analysons ces scores selon l'\u00e2ge et la qualit\u00e9 vocale.", |
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| "text": "Les machines et les ordinateurs ont vocation \u00e0 devenir de plus en plus sociales et tourn\u00e9es vers l'utilisateur humain. Les r\u00e9cents d\u00e9veloppements dans les domaines des robots d'assistance et des interfaces Homme-Machine ont conduit \u00e0 la pr\u00e9diction de \"robots sociaux\" (social assistive robots). Le terme a \u00e9t\u00e9 propos\u00e9 par Feil-Seifer et Mataric (Feil-Seifer et Mataric, 2005) et d\u00e9finit une machine con\u00e7ue pour deux objectifs : soutenir et aider physiquement des personnes en situation de handicap moteur et proposer une interaction sociale \u00e0 l'utilisateur, en g\u00e9n\u00e9ral dans le cadre d'une t\u00e2che bien d\u00e9limit\u00e9e (r\u00e9\u00e9ducation, coaching...). Alors que la manipulation d'objets r\u00e9els rend n\u00e9cessaire la pr\u00e9sence physique d'un robot, le r\u00f4le social peut \u00eatre assur\u00e9 par un Agent Conversationnel Anim\u00e9 (ACA) affich\u00e9 sur un \u00e9cran. Beaucoup d'efforts ont \u00e9t\u00e9 mis dans le d\u00e9veloppement de robots assistants, en particulier \u00e0 destination des personnes \u00e2g\u00e9es (Graf et al., 2002) . Les robots sociaux sont plus r\u00e9cents et ils ont notamment \u00e9t\u00e9 mis en application pour la th\u00e9rapie d'enfants autistes (Robins et al., 2005) . Enfin, la recherche dans le domaine des interactions sociales avec des ACA s'est concentr\u00e9e sur le probl\u00e8me des interactions naturelles et multimodales et sur l'\u00e9volution de l'engagement de l'utilisateur au cours du temps dans plusieurs t\u00e2ches comme agent immobilier (Cassel, 2000) ou coach sportif (Bickmore et al., 2005 ).", |
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| "text": "(Feil-Seifer et Mataric, 2005)", |
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| "text": "(Graf et al., 2002)", |
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| "text": "(Robins et al., 2005)", |
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| "text": "(Cassel, 2000)", |
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| "text": "(Bickmore et al., 2005", |
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| "section": "Introduction", |
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| "text": "L'analyse des \u00e9tats affectifs (\u00e9motions, sentiments) et de la personnalit\u00e9 de l'utilisateur est encore tr\u00e8s rudimentaire en robotique et se limite souvent \u00e0 des interactions tactiles (Shibata et Tanie, 1999) . C'est n\u00e9anmoins en comprenant ces facteurs qu'il sera possible d'ajouter des comp\u00e9tences sociales aux robots (Delaborde et Devillers, 2010) ou aux ACA (Schroeder et al., 2008) . Les interactions sociales sont caract\u00e9ris\u00e9es par un \u00e9change continu et dynamique de signaux porteurs d'information. Les humains peuvent communiquer sur plusieurs niveaux simultan\u00e9ment en produisant et en comprenant ces signaux. Parmi les diff\u00e9rents canaux de communication utilis\u00e9s, l'expression vocale communique la plus riche vari\u00e9t\u00e9 d'informations ; c'est aussi la modalit\u00e9 la plus naturelle pour communiquer de la signification, de l'\u00e9motion et de la personnalit\u00e9. L'expression vocale est caract\u00e9ris\u00e9e par une composante verbale, porteuse du langage, et par une composante non-verbale ou para-linguistique (prosodie, intonations, h\u00e9sitations).", |
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| "text": "(Shibata et Tanie, 1999)", |
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| "text": "(Schroeder et al., 2008)", |
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| "text": "Nous pr\u00e9sentons ici la conception et la construction d'un module de d\u00e9tection d'\u00e9motions pour un robot social d'assistance, interagissant gr\u00e2ce \u00e0 un agent conversationnel anim\u00e9 (ACA). La section 2 d\u00e9crit les sp\u00e9cifications du syst\u00e8me. Dans la section 3, des d\u00e9tails sur le protocole exp\u00e9rimental de recueil de donn\u00e9es \u00e9motionnelles spontan\u00e9es sont pr\u00e9sent\u00e9es. Le corpus collect\u00e9 est pr\u00e9sent\u00e9 dans la section 4 et des premiers r\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux dans la section 5.", |
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| "section": "Introduction", |
| "sec_num": "1." |
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| "text": "Le projet fran\u00e7ais ANR ARMEN a pour but de concevoir un robot assistant pour les personnes \u00e2g\u00e9es et handicap\u00e9es, capable d'aller chercher des objets hors-de-port\u00e9e ou perdus, les manipuler et d'\u00e9voluer dans un environnement r\u00e9aliste. De plus, il doit pouvoir appeler de l'aide en cas d'urgence et se comporter comme un compagnon de vie en comprenant des discussions simples sur des sujets sp\u00e9cifiques et moduler ses r\u00e9ponses en fonction de l'\u00e9tat \u00e9motionnel de l'utilisateur. L'interaction doit se d\u00e9rouler le plus naturellement possible en parlant \u00e0 un ACA affich\u00e9 \u00e0 un \u00e9cran. Le syst\u00e8me de communication en d\u00e9veloppement se compose de plusieurs modules : un module de reconnaissance de la parole, un module de d\u00e9tection d'\u00e9motions et un module de gestion de dialogue.", |
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| "section": "Sp\u00e9cifications du robot ARMEN", |
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| "text": "La difficult\u00e9 sp\u00e9cifique \u00e0 ce projet se situe dans la grande vari\u00e9t\u00e9 de voix des utilisateurs : certains ont subi des interventions chirurgicales (trach\u00e9otomie par exemple) qui les emp\u00eachent de produire une voix claire et forte. La plupart des personnes handicap\u00e9es moteur (para-ou t\u00e9trapl\u00e9giques) ont \u00e9galement des voix tr\u00e8s faibles car ils ont perdu le contr\u00f4le de leurs muscles abdominaux. Les bruits produits par les canules (valve pos\u00e9e suite \u00e0 une trach\u00e9otomie) et les respirateurs sont \u00e9galement probl\u00e9matiques. M\u00eame les voix de personnes \u00e2g\u00e9es en bonne sant\u00e9 peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 traiter car elles sont parfois compl\u00e8tement d\u00e9vois\u00e9es ou chuchot\u00e9es.", |
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| "section": "Sp\u00e9cifications du robot ARMEN", |
| "sec_num": "2." |
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| "text": "Il existe peu de corpus disponibles contenant de la parole \u00e9motionnelle spontan\u00e9e (Zeng et al., 2009) et encore moins avec la typologie de voix pr\u00e9sente dans ce projet. C'est pourquoi des collectes de donn\u00e9es dans les \u00e9tablissements m\u00e9dicalis\u00e9s partenaires ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9cid\u00e9es. Dans ces collectes, des \u00e9motions ont \u00e9t\u00e9 provoqu\u00e9es chez des patients en les plongeant de mani\u00e8re la plus proche de l'application finale dans une interaction avec un ACA. L'interaction \u00e9tait structur\u00e9e autour de sc\u00e9narios inspir\u00e9s de la vie quotidienne des patients et con\u00e7us avec le personnel des centres m\u00e9dicaux ; ces sc\u00e9narios \u00e9taient choisis pour leur charge \u00e9motionnelle potentielle et pour que les patients s'y associent facilement. Le recrutement des patients pour la collecte a \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9 de mani\u00e8re la plus large possible en termes de qualit\u00e9 vocale pour examiner les cas les plus difficiles et pouvoir \u00e9tablir des limites de fonctionnement.", |
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| "text": "(Zeng et al., 2009)", |
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| "section": "Sp\u00e9cifications du robot ARMEN", |
| "sec_num": "2." |
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| "text": "Deux collectes de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 organis\u00e9es \u00e0 Montpellier en France, en collaboration avec l'association APPROCHE, qui promeut l'utilisation des nouvelles technologies pour aider les personnes d\u00e9pendantes. Les enregistrements ont eu lieu en juin 2010 et en juin 2011, sur une p\u00e9riode de huit jours au total. Trois centres m\u00e9dicaux \u00e9taient impliqu\u00e9s : un centre de r\u00e9\u00e9ducation fonctionnelle, un EHPAD (\u00c9tablissement d'H\u00e9bergement pour Personnes \u00c2g\u00e9es D\u00e9pendantes) et un centre de vie pour personnes handicap\u00e9es. La compl\u00e9mentarit\u00e9 de ces trois sites a permis d'enregistrer un large spectre de voix, parfois tr\u00e8s marqu\u00e9es.", |
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| "section": "Protocole et dispositif exp\u00e9rimentaux", |
| "sec_num": "3." |
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| "text": "Les exp\u00e9rimentations se sont d\u00e9roul\u00e9es selon la technique du Magicien d'Oz avec un interviewer, un module de dialogue sur un ordinateur portable et un op\u00e9rateur d\u00e9clenchant le module \u00e0 l'insu du sujet, qui pensait r\u00e9ellement avoir une conversation avec le module. Les r\u00e9actions obtenues sont donc tr\u00e8s proches d'une interaction hommemachine en contexte r\u00e9el. Pour la premi\u00e8re collecte, le sujet interagissait uniquement avec une voix synth\u00e9tique ; un ACA a \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9 pour la seconde.", |
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| "section": "Protocole et dispositif exp\u00e9rimentaux", |
| "sec_num": "3." |
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| "text": "Les collectes \u00e9taient divis\u00e9es en trois phases : dans la premi\u00e8re, l'interviewer pr\u00e9sentait le projet au sujet et expliquait le but de l'exp\u00e9rience. Le sujet \u00e9tait alors invit\u00e9 \u00e0 jouer des \u00e9motions en exag\u00e9rant le ton de sa voix. Dans la deuxi\u00e8me phase, le sujet interagissait avec le module de dialogue dans le cadre de plusieurs sc\u00e9narios (8 sc\u00e9narios courts pour la premi\u00e8re collecte, 3 plus d\u00e9velopp\u00e9s pour la seconde), con\u00e7us pour induire des \u00e9motions par projection ; l'interviewer expliquait le sc\u00e9nario courant au sujet et lui demandait de s'imaginer en situation et de faire comprendre au module l'\u00e9tat \u00e9motionnel qu'il ressentait. Le sujet interagissait alors avec le module de dialogue pilot\u00e9 par l'op\u00e9rateur, qui d\u00e9clenchait des r\u00e9ponses script\u00e9es selon des strat\u00e9gies pr\u00e9-\u00e9tablies : comprendre, montrer de l'empathie, de pas comprendre, se tromper... Le dialogue durait en moyenne 4 \u00e0 5 tours de paroles par sc\u00e9nario pour la premi\u00e8re collecte et jusqu'\u00e0 20 pour la seconde. Un extrait du sc\u00e9nario \"Col\u00e8re\" de la premi\u00e8re collecte est reproduit dans le tableau 1. Le sujet devait expliquer \u00e0 l'ACA qu'il \u00e9tait \u00e9nerv\u00e9 car il attendait un m\u00e9decin pour examen et qu'il \u00e9tait tr\u00e8s en retard. Dans la troisi\u00e8me et derni\u00e8re phase, le sujet r\u00e9pondait \u00e0 des questions pos\u00e9es par l'interviewer concernant la qualit\u00e9 de l'interaction, l'acceptabilit\u00e9 de l'ACA et leur propre personnalit\u00e9.", |
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| "section": "Protocole et dispositif exp\u00e9rimentaux", |
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| "text": "Bon bah alors qu'est-ce que c'est ce-ce-ce-ce-cette pagaille l\u00e0. Je comprends pas hein, il m'avait promis qu'il serait l\u00e0 puis il est pas l\u00e0, mais... C'est pas possible quoi, y'en a marre hein. Les sc\u00e9narios ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7us conjointement avec les membres du personnel du centre de r\u00e9\u00e9ducation et approuv\u00e9s par les m\u00e9decins. Il ont \u00e9t\u00e9 inspir\u00e9s de situations de la vie quotidienne et \u00e9taient pr\u00e9vus pour se rapprocher de l'exp\u00e9rience r\u00e9elle que pourrait avoir un utilisateur du robot final. Les deux collectes ont \u00e9t\u00e9 film\u00e9es et enregistr\u00e9es, les sessions ont dur\u00e9 en moyenne 20 minutes, avec un minimum de 9 minutes et un maximum de 37 minutes. Marie, l'ACA manipul\u00e9 lors de la seconde collecte, est d\u00e9velopp\u00e9 sur la plate-forme MARC d\u00e9velopp\u00e9e au LIMSI-CNRS (Courgeon et al., 2008) ; une photo de Marie se trouve en Figure 1 . L'ACA \u00e9tait contr\u00f4l\u00e9 par une interface \u00e9galement d\u00e9velopp\u00e9e au LIMSI-CNRS pour les besoins de ces collectes et utilisant le langage de balises \u00e9motionnelles BML (Vilhjalmsson et al., 2007) pour animer le visage de l'ACA. (Fetter et al., 1980) .", |
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| "end": 781, |
| "text": "(Courgeon et al., 2008)", |
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| "end": 1015, |
| "text": "(Vilhjalmsson et al., 2007)", |
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| { |
| "start": 1048, |
| "end": 1069, |
| "text": "(Fetter et al., 1980)", |
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| } |
| ], |
| "ref_spans": [ |
| { |
| "start": 816, |
| "end": 824, |
| "text": "Figure 1", |
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| ], |
| "eq_spans": [], |
| "section": "Patient", |
| "sec_num": null |
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| { |
| "text": "Pour les deux collectes, les enregistrements audio de la deuxi\u00e8me phase de l'exp\u00e9rience (sc\u00e9narios) ont \u00e9t\u00e9 segment\u00e9s et \u00e9tiquet\u00e9s selon un protocole d\u00e9taill\u00e9 par deux annotateurs experts en segments d'au plus 5 secondes, coh\u00e9rents au niveau du contenu \u00e9motionnel. Un sch\u00e9ma d'annotation simple a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9, comprenant 5 \u00e9tiquettes \u00e9motionnelles (Col\u00e8re, Joie, Neutre, Peur, Tristesse, plus une \u00e9tiquette \"Poubelle\" pour \u00e9liminer les segments bruit\u00e9s) et une \u00e9chelle d'Activation \u00e0 5 degr\u00e9s.", |
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| "section": "Pr\u00e9sentation du corpus ARMEN", |
| "sec_num": "4." |
| }, |
| { |
| "text": "Les deux corpus annot\u00e9s ainsi obtenus (ARMEN_1 et ARMEN_2) sont d\u00e9taill\u00e9s dans le tableau 2. Seuls les segments consensuels ont \u00e9t\u00e9 gard\u00e9s et utilis\u00e9s pour les exp\u00e9riences d\u00e9crites ci-dessous.", |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Pr\u00e9sentation du corpus ARMEN", |
| "sec_num": "4." |
| }, |
| { |
| "text": "Les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s plus bas montrent des premiers r\u00e9sultats de classification sur les \u00e9tiquettes \u00e9motionnelles uniquement. Elles tentent d'\u00e9tablir une diff\u00e9rence de performance selon l'\u00e2ge et la voix des locteurs et donnent une id\u00e9e de la complexit\u00e9 des donn\u00e9es. Le protocole pour chaque exp\u00e9rience a \u00e9t\u00e9 le suivant : la classe Neutre a d'abord \u00e9t\u00e9 sous-\u00e9chantillonn\u00e9e pour obtenir une r\u00e9partition des classes moins d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9e et la classe Peur a \u00e9t\u00e9 supprim\u00e9e car elle contenait trop peu d'instances. Des param\u00e8tres acoustiques (384 param\u00e8tres, utilis\u00e9s pour le challenge Interspeech 2009 (Eyben et al., 2009) ) ont ensuite \u00e9t\u00e9 extraits des segments audio par la librairie openEAR (Schuller et al., 2009) . Une optimisation \"grid search\" \u00e0 deux dimensions a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e sur le param\u00e8tre de co\u00fbt C et le param\u00e8tre ", |
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| "text": "(Eyben et al., 2009)", |
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| "end": 713, |
| "text": "(Schuller et al., 2009)", |
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| "section": "Premi\u00e8res exp\u00e9riences", |
| "sec_num": "5." |
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| "content": "<table><tr><td>Sous-ensemble consid\u00e9r\u00e9</td><td>Score moyen</td><td>Col\u00e8re</td><td>Joie</td><td>Neutre</td><td>Tristesse</td></tr><tr><td>Ensemble complet</td><td>46,1%</td><td>48,0%</td><td>53,1%</td><td>43,3%</td><td>40,1%</td></tr><tr><td>Voix jeunes</td><td>43,7%</td><td>52,7%</td><td>46,0%</td><td>42,2%</td><td>34,1%</td></tr><tr><td>Voix \u00e2g\u00e9es</td><td>41,0%</td><td>19,4%</td><td>64,9%</td><td>42,1%</td><td>37,4%</td></tr><tr><td>Voix normales</td><td>43,2%</td><td>55,5%</td><td>51,4%</td><td>41,0%</td><td>25,0%</td></tr><tr><td>Voix d\u00e9grad\u00e9es</td><td>43,9%</td><td>41,3%</td><td>39,5%</td><td>42,6%</td><td>52,2%</td></tr></table>", |
| "text": "D\u00e9tails sur la composition du corpus ARMEN.Les premiers r\u00e9sultats montrent que le syst\u00e8me de d\u00e9tection d'\u00e9motions global a une meilleure performance que les syst\u00e8mes entra\u00een\u00e9s de mani\u00e8re sp\u00e9cifiques sur une cat\u00e9gorie d'\u00e2ge ou de qualit\u00e9 vocale donn\u00e9e.Quelques remarques peuvent \u00eatre faites : la Col\u00e8re est beaucoup mieux reconnue pour les voix jeunes que pour les voix \u00e2g\u00e9es, mais c'est le contraire pour la Joie. Concernant les voix normales, la Tristesse n'est pas reconnue (environ le m\u00eame niveau que le hasard), mais elle est deux fois mieux reconnue pour les voix d\u00e9grad\u00e9es. Une exp\u00e9rience crosscorpus a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 men\u00e9e (ses r\u00e9sultats ne figurent pas dans le tableau 3) avec les voix normales et d\u00e9grad\u00e9es. En entra\u00eenant le classifieur sur les voix d\u00e9grad\u00e9es et en testant sur les voix normales, la pr\u00e9cision pour la classe Tristesse grimpe \u00e0 51% alors qu'elle descend \u00e0 20% lorsque l'on fait le contraire. Cela sugg\u00e8re que les voix d\u00e9grad\u00e9es dans ce corpus expriment la classe Tristesse d'une mani\u00e8re plus s\u00e9parable des autres classes d'\u00e9motion que les voix normales. Il faudrait dependant v\u00e9rifier d'\u00e9ventuels effets de diff\u00e9rence de taille de donn\u00e9es d'apprentissage pour pouvoir conclure.", |
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| }, |
| "TABREF5": { |
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| "content": "<table/>", |
| "text": "Premiers r\u00e9sultats.", |
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| } |
