論文の概要: Speech Emotion Recognition with Multiscale Area Attention and Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01813v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 00:39:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 17:02:44.027066
• Title: Speech Emotion Recognition with Multiscale Area Attention and Data Augmentation
• Title（参考訳）: マルチスケール領域アテンションとデータ拡張による音声感情認識
• Authors: Mingke Xu, Fan Zhang, Xiaodong Cui, Wei Zhang
• Abstract要約: 深部畳み込みニューラルネットワークにおいて,様々な粒度の感情特性に対応するために,マルチスケールのエリアアテンションを適用した。 データ疎度に対処するため,声道長の摂動を伴うデータ拡張を行う。 Interactive Emotional Dyadic Motion Captureデータセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.163871587810615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Speech Emotion Recognition (SER), emotional characteristics often appear in diverse forms of energy patterns in spectrograms. Typical attention neural network classifiers of SER are usually optimized on a fixed attention granularity. In this paper, we apply multiscale area attention in a deep convolutional neural network to attend emotional characteristics with varied granularities and therefore the classifier can benefit from an ensemble of attentions with different scales. To deal with data sparsity, we conduct data augmentation with vocal tract length perturbation (VTLP) to improve the generalization capability of the classifier. Experiments are carried out on the Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP) dataset. We achieved 79.34% weighted accuracy (WA) and 77.54% unweighted accuracy (UA), which, to the best of our knowledge, is the state of the art on this dataset.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)では、感情的特徴はしばしばスペクトルにおけるエネルギーパターンの多様な形で現れる。 SERの典型的な注意ニューラルネットワーク分類器は、通常、固定注意粒度で最適化される。 本稿では, 深部畳み込みニューラルネットワークにおいて, 様々な粒度の感情特性に対応するために, マルチスケール領域の注意を応用し, 異なるスケールの注意の集まりから, 分類器の利点を享受する。 データ疎度に対処するため,声道長摂動(VTLP)を用いたデータ拡張を行い,分類器の一般化能力を向上させる。 実験は、Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)データセット上で実施される。 私たちは79.34%の重み付き精度(WA)と77.54%の非重み付き精度(UA)を達成しました。

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