Fugu-MT 論文翻訳(概要): MMER: Multimodal Multi-task Learning for Speech Emotion Recognition

論文の概要: MMER: Multimodal Multi-task Learning for Speech Emotion Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16794v5
Date: Sat, 3 Jun 2023 21:55:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 05:31:28.316476
Title: MMER: Multimodal Multi-task Learning for Speech Emotion Recognition
Title（参考訳）: MMER:音声感情認識のためのマルチモーダルマルチタスク学習
Authors: Sreyan Ghosh and Utkarsh Tyagi and S Ramaneswaran and Harshvardhan Srivastava and Dinesh Manocha
Abstract要約: MMERは,音声認識のためのマルチモーダルマルチタスク学習手法である。実際に、MMERはIEMOCAPベンチマークのベースラインと最先端のパフォーマンスをすべて達成します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 48.32879363033598
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we propose MMER, a novel Multimodal Multi-task learning approach for Speech Emotion Recognition. MMER leverages a novel multimodal network based on early-fusion and cross-modal self-attention between text and acoustic modalities and solves three novel auxiliary tasks for learning emotion recognition from spoken utterances. In practice, MMER outperforms all our baselines and achieves state-of-the-art performance on the IEMOCAP benchmark. Additionally, we conduct extensive ablation studies and results analysis to prove the effectiveness of our proposed approach.
Abstract（参考訳）: 本稿では,音声感情認識のためのマルチモーダルマルチタスク学習手法MMERを提案する。 MMERは、テキストと音響モダリティの早期融合と相互自己認識に基づく新しいマルチモーダルネットワークを活用し、音声発話から感情認識を学ぶための3つの新しい補助的タスクを解決する。実際、MMERはすべてのベースラインを上回り、IEMOCAPベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。また,提案手法の有効性を証明するため,広範囲なアブレーション研究と結果分析を行った。

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