論文の概要: A Graph Isomorphism Network with Weighted Multiple Aggregators for Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00940v1
• Date: Sun, 3 Jul 2022 02:58:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 16:23:13.728680
• Title: A Graph Isomorphism Network with Weighted Multiple Aggregators for Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 重み付きマルチアグリゲータを用いた音声感情認識のためのグラフ同型ネットワーク
• Authors: Ying Hu, Yuwu Tang, Hao Huang, Liang He
• Abstract要約: 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欠かせない部分である。 We propose a SER network based on a Graph Isomorphism Network with Weighted Multiple Aggregators (WMA-GIN)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.818143424337714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech emotion recognition (SER) is an essential part of human-computer interaction. In this paper, we propose an SER network based on a Graph Isomorphism Network with Weighted Multiple Aggregators (WMA-GIN), which can effectively handle the problem of information confusion when neighbour nodes' features are aggregated together in GIN structure. Moreover, a Full-Adjacent (FA) layer is adopted for alleviating the over-squashing problem, which is existed in all Graph Neural Network (GNN) structures, including GIN. Furthermore, a multi-phase attention mechanism and multi-loss training strategy are employed to avoid missing the useful emotional information in the stacked WMA-GIN layers. We evaluated the performance of our proposed WMA-GIN on the popular IEMOCAP dataset. The experimental results show that WMA-GIN outperforms other GNN-based methods and is comparable to some advanced non-graph-based methods by achieving 72.48% of weighted accuracy (WA) and 67.72% of unweighted accuracy (UA).
• 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の重要な部分である。 本稿では,重み付き多重アグリゲータを用いたグラフ同型ネットワーク(WMA-GIN)に基づくSERネットワークを提案する。 さらに、GINを含むすべてのグラフニューラルネットワーク(GNN)構造に存在するオーバースカッシング問題を緩和するために、フルアジャセント(FA)層が採用されている。 さらに,積み重ねられたWMA-GIN層における感情情報の欠落を回避するため,多相注意機構と多層学習戦略を採用した。 提案するWMA-GINの性能を,人気のあるIEMOCAPデータセットを用いて評価した。 実験の結果, wma-ginは他のgnn法よりも優れており, 重み付け精度 (wa) の72.48% と非重み付け精度 (ua) の67.72% を達成することで, 先進的な非グラフ法と比較できることがわかった。

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