論文の概要: Decoupling entrainment from consistency using deep neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01860v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 17:30:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:02:33.267963
• Title: Decoupling entrainment from consistency using deep neural networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた一貫性の分離
• Authors: Andreas Weise, Rivka Levitan
• Abstract要約: 一貫性の効果、すなわち個々のスタイルに固執する話者を孤立させることは、訓練の分析において重要な部分である。 そこで本研究では,話者の発声特徴を,その後の出力予測のコンファウンドとして扱うことを提案する。 既存の2つのニューラルアプローチを用いて、一貫性を制御するエントレインメントの新しい尺度を定義した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.823143667165382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human interlocutors tend to engage in adaptive behavior known as entrainment to become more similar to each other. Isolating the effect of consistency, i.e., speakers adhering to their individual styles, is a critical part of the analysis of entrainment. We propose to treat speakers' initial vocal features as confounds for the prediction of subsequent outputs. Using two existing neural approaches to deconfounding, we define new measures of entrainment that control for consistency. These successfully discriminate real interactions from fake ones. Interestingly, our stricter methods correlate with social variables in opposite direction from previous measures that do not account for consistency. These results demonstrate the advantages of using neural networks to model entrainment, and raise questions regarding how to interpret prior associations of conversation quality with entrainment measures that do not account for consistency.
• Abstract（参考訳）: ヒトのインターロカクターは、エントレーメントとして知られる適応行動にかかわる傾向があり、互いにより類似している。 一貫性の効果、すなわち個々のスタイルに固執する話者の分離は、学習の分析において重要な部分である。 話者の最初の発声特徴を,その後の出力予測の基盤として扱うことを提案する。 既存の2つのニューラルアプローチを用いて、一貫性を制御するエントレインメントの新しい尺度を定義した。 これらは偽物と実際の相互作用を識別することに成功した。 興味深いことに、我々の厳密な手法は、一貫性を考慮しない以前の尺度と反対方向の社会的変数と相関している。 これらの結果は,ニューラルネットワークによるトレーニングのモデル化のメリットを示し,一貫性を考慮しないトレーニング尺度を用いて,会話品質の事前関連を解釈する方法に関する疑問を提起する。

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