論文の概要: Speaker Attentive Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07288v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 07:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 14:45:00.243950
• Title: Speaker Attentive Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 話者注意型音声感情認識
• Authors: Cl\'ement Le Moine, Nicolas Obin and Axel Roebel
• Abstract要約: 音声感情認識(SER)タスクは、DNN(Deep Neural Networks)の出現により、ここ数年で大幅に改善されました。 スピーカーのアイデンティティについて感情認識ネットワークを教えるというアイデアに基づく新しい作品を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.92436948211501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Speech Emotion Recognition (SER) task has known significant improvements over the last years with the advent of Deep Neural Networks (DNNs). However, even the most successful methods are still rather failing when adaptation to specific speakers and scenarios is needed, inevitably leading to poorer performances when compared to humans. In this paper, we present novel work based on the idea of teaching the emotion recognition network about speaker identity. Our system is a combination of two ACRNN classifiers respectively dedicated to speaker and emotion recognition. The first informs the latter through a Self Speaker Attention (SSA) mechanism that is shown to considerably help to focus on emotional information of the speech signal. Experiments on social attitudes database Att-HACK and IEMOCAP corpus demonstrate the effectiveness of the proposed method and achieve the state-of-the-art performance in terms of unweighted average recall.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)タスクは、Deep Neural Networks(DNN)の出現により、ここ数年で大幅に改善されている。 しかしながら、最も成功した方法でさえ、特定の話者やシナリオへの適応が必要なときにはまだ失敗し、必然的に人間に比べてパフォーマンスが劣る。 本稿では,感情認識ネットワークに話者同一性について教えるというアイデアに基づく新しい研究について述べる。 本システムは,話者認識と感情認識に特化した2つのACRNN分類器の組み合わせである。 1つ目は、音声信号の感情的な情報に焦点を合わせるのに大いに役立つ自己話者注意(SSA)メカニズムを通じて後者に通知する。 社会的態度データベース Att-HACK と IEMOCAP コーパスの実験は,提案手法の有効性を実証し,非重み付き平均リコールの観点から最先端のパフォーマンスを実現する。

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