論文の概要: Speaker Normalization for Self-supervised Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01252v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 19:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-05 05:37:49.942546
• Title: Speaker Normalization for Self-supervised Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 自己教師型音声感情認識のための話者正規化
• Authors: Itai Gat, Hagai Aronowitz, Weizhong Zhu, Edmilson Morais, Ron Hoory
• Abstract要約: 特徴表現から話者特性を正規化しながら、音声感情認識タスクを学習する勾配に基づく逆学習フレームワークを提案する。 提案手法は話者に依存しない設定と話者に依存しない設定の両方において有効であることを示すとともに,難易度の高いIEMOCAPデータセットに対する新しい最先端結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.044405846513495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large speech emotion recognition datasets are hard to obtain, and small datasets may contain biases. Deep-net-based classifiers, in turn, are prone to exploit those biases and find shortcuts such as speaker characteristics. These shortcuts usually harm a model's ability to generalize. To address this challenge, we propose a gradient-based adversary learning framework that learns a speech emotion recognition task while normalizing speaker characteristics from the feature representation. We demonstrate the efficacy of our method on both speaker-independent and speaker-dependent settings and obtain new state-of-the-art results on the challenging IEMOCAP dataset.
• Abstract（参考訳）: 大きな音声感情認識データセットは入手が困難であり、小さなデータセットにはバイアスが含まれる可能性がある。 ディープネットベースの分類器は、そのバイアスを利用して話者特性などのショートカットを見つける傾向にある。 これらのショートカットは通常、モデルの一般化能力を損なう。 この課題に対処するために,特徴表現から話者特性を正規化しつつ,音声感情認識タスクを学習する勾配に基づく逆学習フレームワークを提案する。 提案手法は話者に依存しない設定と話者に依存しない設定の両方において有効であることを示すとともに,難易度の高いIEMOCAPデータセットに対する新しい最先端結果を得る。

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