論文の概要: Hybrid Data Augmentation and Deep Attention-based Dilated
Convolutional-Recurrent Neural Networks for Speech Emotion Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09026v1
- Date: Sat, 18 Sep 2021 23:13:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-23 07:49:01.751584
- Title: Hybrid Data Augmentation and Deep Attention-based Dilated
Convolutional-Recurrent Neural Networks for Speech Emotion Recognition
- Title（参考訳）: 音声感情認識のためのハイブリッドデータ拡張と深層注意型拡張畳み込み-リカレントニューラルネットワーク
- Authors: Nhat Truong Pham, Duc Ngoc Minh Dang, Sy Dzung Nguyen
- Abstract要約: 本稿では,GAN法に基づくハイブリッドデータ拡張法について検討する。
HDA法の有効性を評価するため,ディープラーニングフレームワークであるADCRNN(Deep Learning framework)を,深部拡張畳み込みリカレントニューラルネットワークとアテンション機構を統合して設計する。
提案手法の検証には,不均衡なサンプルを含む複数の感情からなるEmoDBデータセットを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1086440815804228
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Speech emotion recognition (SER) has been one of the significant tasks in
Human-Computer Interaction (HCI) applications. However, it is hard to choose
the optimal features and deal with imbalance labeled data. In this article, we
investigate hybrid data augmentation (HDA) methods to generate and balance data
based on traditional and generative adversarial networks (GAN) methods. To
evaluate the effectiveness of HDA methods, a deep learning framework namely
(ADCRNN) is designed by integrating deep dilated convolutional-recurrent neural
networks with an attention mechanism. Besides, we choose 3D log Mel-spectrogram
(MelSpec) features as the inputs for the deep learning framework. Furthermore,
we reconfigure a loss function by combining a softmax loss and a center loss to
classify the emotions. For validating our proposed methods, we use the EmoDB
dataset that consists of several emotions with imbalanced samples. Experimental
results prove that the proposed methods achieve better accuracy than the
state-of-the-art methods on the EmoDB with 87.12% and 88.47% for the
traditional and GAN-based methods, respectively.
- Abstract（参考訳）: 音声感情認識(ser)は、人間-コンピュータインタラクション(hci)アプリケーションにおける重要なタスクの1つである。
しかし、最適な特徴を選択し、不均衡なラベル付きデータを扱うのは難しい。
本稿では,従来のgan(generative adversarial networks)法に基づくハイブリッドデータ拡張法(hybrid data augmentation,hda)について検討する。
HDA法の有効性を評価するため,ディープラーニングフレームワークであるADCRNN(Deep Learning framework)を,深部拡張畳み込みリカレントニューラルネットワークとアテンション機構を統合して設計する。
さらに、ディープラーニングフレームワークの入力として、3DログのMel-spectrogram(MelSpec)機能を選択します。
さらに,ソフトマックス損失と中心損失を組み合わせて損失関数を再構成し,感情を分類する。
提案手法の検証には,不均衡なサンプルを含む複数の感情からなるEmoDBデータセットを用いる。
実験の結果,提案手法は従来の手法とGAN法でそれぞれ87.12%,88.47%の精度でEmoDBの最先端手法よりも精度が高いことがわかった。
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