Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sentiment-Aware Automatic Speech Recognition pre-training for enhanced Speech Emotion Recognition

論文の概要: Sentiment-Aware Automatic Speech Recognition pre-training for enhanced Speech Emotion Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11826v1
Date: Thu, 27 Jan 2022 22:20:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-01 10:06:49.002403
Title: Sentiment-Aware Automatic Speech Recognition pre-training for enhanced Speech Emotion Recognition
Title（参考訳）: 感情認識機能強化のための感性認識事前学習
Authors: Ayoub Ghriss, Bo Yang, Viktor Rozgic, Elizabeth Shriberg, Chao Wang
Abstract要約: 音声感情認識(SER)のためのマルチタスク事前学習手法を提案する。自動音声認識(ASR)と感情分類タスクでSERモデルを同時に訓練する。我々は、公開されているデータに基づいて訓練されたテキスト・トゥ・センチメント・モデルを用いて感情分類のターゲットを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.760166084942908
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a novel multi-task pre-training method for Speech Emotion Recognition (SER). We pre-train SER model simultaneously on Automatic Speech Recognition (ASR) and sentiment classification tasks to make the acoustic ASR model more ``emotion aware''. We generate targets for the sentiment classification using text-to-sentiment model trained on publicly available data. Finally, we fine-tune the acoustic ASR on emotion annotated speech data. We evaluated the proposed approach on the MSP-Podcast dataset, where we achieved the best reported concordance correlation coefficient (CCC) of 0.41 for valence prediction.
Abstract（参考訳）: 本稿では,音声感情認識(SER)のためのマルチタスク事前学習手法を提案する。自動音声認識(asr)と感情分類タスクで同時にserモデルを事前学習し,音響asrモデルをより‘感情認識’する。公開データに基づいてトレーニングされたテキスト・ツー・センシメントモデルを用いて感情分類のターゲットを生成する。最後に,感情アノテート音声データに対して音響asrを微調整する。提案手法をmsp-podcastデータセット上で評価し, 原子価予測において最大concordance correlation coefficient (ccc) 0.41 を得た。

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