論文の概要: SERAB: A multi-lingual benchmark for speech emotion recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03414v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 13:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 15:56:44.880053
• Title: SERAB: A multi-lingual benchmark for speech emotion recognition
• Title（参考訳）: SERAB: 音声感情認識のための多言語ベンチマーク
• Authors: Neil Scheidwasser-Clow, Mikolaj Kegler, Pierre Beckmann, Milos Cernak
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用した音声感情認識(SER)の最近の進歩 本稿では、発話レベルSERに対する様々なアプローチの性能と一般化能力を評価するためのフレームワークである音声感情認識適応ベンチマーク(SERAB)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.579936838293387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in speech emotion recognition (SER) often leverage deep neural networks (DNNs). Comparing and benchmarking different DNN models can often be tedious due to the use of different datasets and evaluation protocols. To facilitate the process, here, we present the Speech Emotion Recognition Adaptation Benchmark (SERAB), a framework for evaluating the performance and generalization capacity of different approaches for utterance-level SER. The benchmark is composed of nine datasets for SER in six languages. Since the datasets have different sizes and numbers of emotional classes, the proposed setup is particularly suitable for estimating the generalization capacity of pre-trained DNN-based feature extractors. We used the proposed framework to evaluate a selection of standard hand-crafted feature sets and state-of-the-art DNN representations. The results highlight that using only a subset of the data included in SERAB can result in biased evaluation, while compliance with the proposed protocol can circumvent this issue.
• Abstract（参考訳）: 近年の音声感情認識(SER)はディープニューラルネットワーク(DNN)を活用していることが多い。 異なるデータセットと評価プロトコルを使用するため、異なるDNNモデルの比較とベンチマークは、しばしば面倒である。 そこで本研究では、発話レベルSERに対する様々なアプローチの性能と一般化能力を評価するためのフレームワークである、音声感情認識適応ベンチマーク(SERAB)を提案する。 ベンチマークは6言語でSER用の9つのデータセットで構成されている。 データセットはサイズや感情のクラス数が異なるため,事前学習したDNN特徴抽出器の一般化能力の推定に特に適している。 提案手法を用いて,手作りの標準特徴集合と最先端DNN表現の選定を行った。 その結果、SERABに含まれるデータのサブセットのみを使用することでバイアス評価が可能であり、提案プロトコルへの準拠はこの問題を回避できることがわかった。

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