論文の概要: EmotionNAS: Two-stream Architecture Search for Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13617v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 12:35:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 14:38:30.692230
• Title: EmotionNAS: Two-stream Architecture Search for Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: EmotionNAS:音声感情認識のための2ストリームアーキテクチャ検索
• Authors: Haiyang Sun, Zheng Lian, Bin Liu, Ying Li, Licai Sun, Cong Cai, Jianhua Tao, Meng Wang, Yuan Cheng
• Abstract要約: EmotionNASは、音声感情認識のためのニューラルネットワーク検索フレームワークである。 我々は、スペクトルとwav2vecの機能を入力として扱い、次にNASを用いてこれらの特徴を個別にネットワーク構造を最適化する。 IEMOCAPの実験結果から,本手法は既存のSERの最先端戦略よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.71010404625924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech emotion recognition (SER) is a crucial research topic in human-computer interactions. Existing works are mainly based on manually designed models. Despite their great success, these methods heavily rely on historical experience, which are time-consuming but cannot exhaust all possible structures. To address this problem, we propose a neural architecture search (NAS) based framework for SER, called "EmotionNAS". We take spectrogram and wav2vec features as the inputs, followed with NAS to optimize the network structure for these features separately. We further incorporate complementary information in these features through decision-level fusion. Experimental results on IEMOCAP demonstrate that our method succeeds over existing state-of-the-art strategies on SER.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)は人間とコンピュータの相互作用において重要な研究課題である。 既存の作品は、主に手作業で設計されたモデルに基づいている。 その大きな成功にもかかわらず、これらの手法は歴史的経験に大きく依存しており、時間を要するが可能な全ての構造を使い果たせない。 そこで本研究では,serのためのニューラル・アーキテクチャ・サーチ(nas)ベースのフレームワーク「emotionnas」を提案する。 我々は、スペクトルとwav2vecの機能を入力として、次にNASを使ってこれらの特徴を個別にネットワーク構造を最適化する。 さらに,決定レベルの融合により,これらの特徴に補完的な情報を組み込む。 IEMOCAPの実験結果から,本手法は既存のSERの最先端戦略よりも優れていることが示された。

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