Fugu-MT 論文翻訳(概要): End-to-End Speech Emotion Recognition: Challenges of Real-Life Emergency Call Centers Data Recordings

論文の概要: End-to-End Speech Emotion Recognition: Challenges of Real-Life Emergency Call Centers Data Recordings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14957v1
Date: Thu, 28 Oct 2021 08:56:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-29 13:43:05.025944
Title: End-to-End Speech Emotion Recognition: Challenges of Real-Life Emergency Call Centers Data Recordings
Title（参考訳）: 終末音声感情認識 : 実生活救急コールセンターデータ記録の課題
Authors: Th\'eo Deschamps-Berger (LISN, CNRS), Lori Lamel (LISN, CNRS), Laurence Devillers (LISN, CNRS, SU)
Abstract要約: 音声感情認識のためのエンドツーエンドのディープラーニングシステムは、従来の機械学習手法と同等あるいはそれ以上の結果が得られる。コミュニティが利用できる広く使われているコーパスであるIEMOCAPで、まずそれをトレーニングし、テストしました。次に、485人の話者から440のダイアログ(2h16m)からなる実生活コーパスCEMOと同じアーキテクチャを使用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recognizing a speaker's emotion from their speech can be a key element in emergency call centers. End-to-end deep learning systems for speech emotion recognition now achieve equivalent or even better results than conventional machine learning approaches. In this paper, in order to validate the performance of our neural network architecture for emotion recognition from speech, we first trained and tested it on the widely used corpus accessible by the community, IEMOCAP. We then used the same architecture as the real life corpus, CEMO, composed of 440 dialogs (2h16m) from 485 speakers. The most frequent emotions expressed by callers in these real life emergency dialogues are fear, anger and positive emotions such as relief. In the IEMOCAP general topic conversations, the most frequent emotions are sadness, anger and happiness. Using the same end-to-end deep learning architecture, an Unweighted Accuracy Recall (UA) of 63% is obtained on IEMOCAP and a UA of 45.6% on CEMO, each with 4 classes. Using only 2 classes (Anger, Neutral), the results for CEMO are 76.9% UA compared to 81.1% UA for IEMOCAP. We expect that these encouraging results with CEMO can be improved by combining the audio channel with the linguistic channel. Real-life emotions are clearly more complex than acted ones, mainly due to the large diversity of emotional expressions of speakers. Index Terms-emotion detection, end-to-end deep learning architecture, call center, real-life database, complex emotions.
Abstract（参考訳）: 音声から話者の感情を認識することは、緊急コールセンターの重要な要素である。音声感情認識のためのエンドツーエンドのディープラーニングシステムは、従来の機械学習手法と同等あるいはそれ以上の結果が得られる。本稿では,言語からの感情認識のためのニューラルネットワークアーキテクチャの性能を検証するために,コミュニティが利用できる広く利用されているコーパスであるIEMOCAPを用いて,まず学習・試験を行った。そして485人の話者による440のダイアログ (2h16m) からなる実生活コーパスcemoと同じアーキテクチャを用いた。これらの実際の緊急対話において、発信者によって表現される最も頻繁な感情は、恐怖、怒り、リリーフのようなポジティブな感情である。 IEMOCAPの一般的な話題会話では、最も頻繁な感情は悲しみ、怒り、幸福である。同じエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを使用して、IEMOCAPでは63%のUnweighted Accuracy Recall(UA)、CEMOでは45.6%のUAが、それぞれ4つのクラスを持つ。 2つのクラス(Anger, Neutral)を使用すると、CEMOの結果は76.9%、IEMOCAPは81.1%である。音声チャネルと言語チャネルを組み合わせることで、CEMOによるこれらの奨励的な結果を改善することができると期待する。実生活の感情は行動する感情よりも明らかに複雑であり、主に話者の感情表現が多様である。インデックス項感情検出、エンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャ、コールセンタ、実生活データベース、複雑な感情。

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