論文の概要: Real-time Speech Emotion Recognition Based on Syllable-Level Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11382v2
• Date: Tue, 26 Apr 2022 12:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 10:28:24.302114
• Title: Real-time Speech Emotion Recognition Based on Syllable-Level Feature Extraction
• Title（参考訳）: 音素レベル特徴抽出に基づくリアルタイム音声感情認識
• Authors: Abdul Rehman, Zhen-Tao Liu, Min Wu, Wei-Hua Cao, and Cheng-Shan Jiang
• Abstract要約: 音節レベルの特徴を分解・分析するリダミストアプローチに基づく音声感情認識システムを提案する。 音節レベルのフォルマントの一連の特徴を抽出し、各音節の予測を行う単一の隠蔽層ニューラルネットワークに入力する。 実験によると、この手法は、最先端のクロスコーパスでIEが47.6%、MIが56.2%の精度で予測しながら、リアルタイムのレイテンシをアーカイブする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0019575386261375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech emotion recognition systems have high prediction latency because of the high computational requirements for deep learning models and low generalizability mainly because of the poor reliability of emotional measurements across multiple corpora. To solve these problems, we present a speech emotion recognition system based on a reductionist approach of decomposing and analyzing syllable-level features. Mel-spectrogram of an audio stream is decomposed into syllable-level components, which are then analyzed to extract statistical features. The proposed method uses formant attention, noise-gate filtering, and rolling normalization contexts to increase feature processing speed and tolerance to adversity. A set of syllable-level formant features is extracted and fed into a single hidden layer neural network that makes predictions for each syllable as opposed to the conventional approach of using a sophisticated deep learner to make sentence-wide predictions. The syllable level predictions help to achieve the real-time latency and lower the aggregated error in utterance level cross-corpus predictions. The experiments on IEMOCAP (IE), MSP-Improv (MI), and RAVDESS (RA) databases show that the method archives real-time latency while predicting with state-of-the-art cross-corpus unweighted accuracy of 47.6% for IE to MI and 56.2% for MI to IE.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識システムは、ディープラーニングモデルに対する高い計算要求と、主に複数のコーパスにわたる感情計測の信頼性の低いため、高い予測遅延を有する。 そこで本研究では,音節レベルの特徴を分解・分析する還元主義的アプローチに基づく音声感情認識システムを提案する。 音声ストリームのメルスペクトログラムは音節レベルのコンポーネントに分解され、統計的特徴を抽出するために分析される。 提案手法では, フォルマント注意, ノイズゲートフィルタリング, ローリング正規化コンテキストを用いて, 特徴処理速度と可逆性の向上を図る。 一組の音節レベルのフォルマント特徴を抽出し、音節ごとの予測を行う単一の階層ニューラルネットワークに入力し、洗練されたディープラーニングを用いて文幅の予測を行う従来のアプローチとは対照的に、音節ごとの予測を行う。 音節レベルの予測は、リアルタイムのレイテンシの実現と、発話レベルのクロスコーパス予測における集約エラーの低減に役立つ。 IEMOCAP (IE) や MSP-Improv (MI) や RAVDESS (RA) のデータベースでの実験では、最先端のクロスコーパスでIEからMIに47.6%、MIからIEに56.2%の精度で予測しながら、リアルタイムのレイテンシをアーカイブしている。

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