AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞান ও কোয়ান্টাম কম্পিউটিং · arXiv · 2026-10-26

HQTN-SER: হাইব্রিড কোয়ান্টাম টেনসর নেটওয়ার্ক দিয়ে বক্তৃতার আবেগ শনাক্তকরণ

মূল শিরোনাম: HQTN-SER: Speech Emotion Recognition with Hybrid Quantum Tensor Networks

বাস্তব পরিস্থিতিতে বক্তৃতা থেকে আবেগ শনাক্তকরণ এখনও ভঙ্গুর, কারণ আবেগের সংকেতগুলো সূক্ষ্ম এবং বক্তার ওপর নির্ভরশীল। লেখকরা HQTN-SER প্রস্তাব করেছেন, এটি একটি হাইব্রিড কোয়ান্টাম-ক্লাসিক্যাল মডেল, যা তিন বা চার কিউবিট ব্যবহার করে MPS-অনুপ্রাণিত একটি কোয়ান্টাম টেনসর নেটওয়ার্ককে একটি ক্লাসিক্যাল ল্যাটেন্ট এমবেডিংয়ের সঙ্গে যুক্ত করে। এটি RAVDESS-এ 80.09%, SAVEE-তে 78.12% এবং MDER-এ 73.51% নির্ভুলতা অর্জন করেছে, এবং প্রশিক্ষণ স্থিতিশীলভাবে অভিসারী হয়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →