The research archive
Publications.
Articles, méthodes et questions ouvertes.
Documents / 11
- 2026
International Conference on Learning Representations (ICLR)
Learnable Fractional Superlets with a Spectro-Temporal Emotion Encoder for Speech Emotion Recognition
Apprendre des représentations par superlettes fractionnaires avec un encodeur spectrotemporel pour reconnaître les émotions vocales.
- 2025
Applied Intelligence
From unaltered raw waveform to emotion: Synergizing convolutional and gated recurrent networks for holistic speech emotion analysis
Une étude en revue de CNN-n-GRU sur TESS, IEMOCAP et RAVDESS ; la généralisation à la parole spontanée reste une question ouverte.
- 2025
Canadian Conference on Artificial Intelligence (Canadian AI)
Multimodal Emotion Recognition with Cross-Attentive Learning and Feature Fusion
L’attention croisée fusionne les caractéristiques audio, textuelles et visuelles pour reconnaître les émotions de façon multimodale.
- 2025
Canadian Conference on Artificial Intelligence (Canadian AI)
Neural Wavelet Packet-Based Bidirectional Autoencoder for Multi-Resolution Speech Enhancement
Un autoencodeur bidirectionnel apprend des représentations par paquets d’ondelettes pour améliorer la parole à plusieurs résolutions.
- 2025
IEEE Transactions on Affective Computing
SigWavNet: Learning Multiresolution Signal Wavelet Network for Speech Emotion Recognition
Un réseau d’ondelettes multirésolution apprenable associe les représentations du signal brut aux attentions spatiale et temporelle.
- 2024
International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)
Learnable Deep Wavelet Packet Transform for Speech Emotion Recognition in High-Risk Suicide Calls
Décomposition et débruitage par paquets d’ondelettes apprenables pour la reconnaissance émotionnelle sur NSPL-CRISE et IEMOCAP.
- 2024
Artificial Neural Networks in Pattern Recognition (ANNPR 2024)
Deep Multiresolution Wavelet Transform for Speech Emotion Assessment of High-Risk Suicide Callers
L’analyse par ondelettes apprenables est associée aux attentions spatiale et temporelle pour étudier les émotions dans des appels d’aide.
- 2024
Applied Intelligence
Unveiling hidden factors: explainable AI for feature boosting in speech emotion recognition
La sélection itérative relie l’explicabilité du modèle à une évaluation sur quatre jeux de référence de reconnaissance émotionnelle.
- 2024
2024 IEEE 18th International Conference on Semantic Computing (ICSC)
Unlocking the Emotional States of High-Risk Suicide Callers through Speech Analysis
Une étude CNN–GRU évaluée sur les enregistrements NSPL-CRISE d’une ligne d’aide ; meilleur article étudiant à ICSC 2024.
- 2023
2023 22nd IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)
Iterative Feature Boosting for Explainable Speech Emotion Recognition
Une boucle guidée par les valeurs de Shapley affine les caractéristiques acoustiques pour une reconnaissance émotionnelle explicable.
- 2022
2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)
CNN-n-GRU: end-to-end speech emotion recognition from raw waveform signal using CNNs and gated recurrent unit networks
Un modèle CNN–GRU de bout en bout apprend les représentations acoustiques et temporelles directement à partir du signal vocal.