KI und die schwierigen Probleme der Welt · Quantenphysik & Quantencomputing · arXiv · 2026-10-26
HQTN-SER: Sprachemotionserkennung mit hybriden Quantentensornetzwerken
Originaltitel: HQTN-SER: Speech Emotion Recognition with Hybrid Quantum Tensor Networks
Die Erkennung von Emotionen in Sprache bleibt unter realen Bedingungen anfällig, da emotionale Hinweise subtil und sprecherabhängig sind. Die Autoren schlagen HQTN-SER vor, ein hybrides Quanten-klassisches Modell, das ein von MPS inspiriertes Quanten-Tensornetzwerk mit drei oder vier Qubits mit einer klassischen latenten Einbettung verbindet. Es erreichte 80,09 % Genauigkeit auf RAVDESS, 78,12 % auf SAVEE und 73,51 % auf MDER, und das Training konvergierte stabil.