論文の概要: Domain Adapting Deep Reinforcement Learning for Real-world Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12248v3
• Date: Mon, 16 Dec 2024 13:04:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:57.427607
• Title: Domain Adapting Deep Reinforcement Learning for Real-world Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: ドメイン適応型深層強化学習による実世界の音声感情認識
• Authors: Thejan Rajapakshe, Rajib Rana, Sara Khalifa, Bjorn W. Schuller,
• Abstract要約: 音声感情認識(SER)は、クロスコーパスおよび実世界のライブデータフィードシナリオで改善することができる。 既存のモデルを新しいドメインに適応できないことは、SERメソッドの欠点の1つです。 実世界のライブデータフィード設定に事前学習モデルを適用するための深層強化学習型戦略(RL-DA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.737823232271047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computers can understand and then engage with people in an emotionally intelligent way thanks to speech-emotion recognition (SER). However, the performance of SER in cross-corpus and real-world live data feed scenarios can be significantly improved. The inability to adapt an existing model to a new domain is one of the shortcomings of SER methods. To address this challenge, researchers have developed domain adaptation techniques that transfer knowledge learnt by a model across the domain. Although existing domain adaptation techniques have improved performances across domains, they can be improved to adapt to a real-world live data feed situation where a model can self-tune while deployed. In this paper, we present a deep reinforcement learning-based strategy (RL-DA) for adapting a pre-trained model to a real-world live data feed setting while interacting with the environment and collecting continual feedback. RL-DA is evaluated on SER tasks, including cross-corpus and cross-language domain adaption schema. Evaluation results show that in a live data feed setting, RL-DA outperforms a baseline strategy by 11% and 14% in cross-corpus and cross-language scenarios, respectively.
• Abstract（参考訳）: コンピュータは、音声感情認識(SER)のおかげで、感情的に知的な方法で人々と対話することができる。 しかし、クロスコーパスおよび実世界のライブデータフィードシナリオにおけるSERの性能は大幅に改善できる。 既存のモデルを新しいドメインに適応できないことは、SERメソッドの欠点の1つです。 この課題に対処するため、研究者はドメインをまたいだモデルによって学習された知識を伝達するドメイン適応技術を開発した。 既存のドメイン適応技術では、ドメイン間のパフォーマンスが改善されているが、モデルがデプロイ中に自己チューニングできる現実のライブデータフィード状況に適応するように改善することができる。 本稿では,環境と対話し,継続的なフィードバックを収集しながら,事前学習したモデルを実世界のライブデータフィード設定に適用するための深層強化学習型戦略(RL-DA)を提案する。 RL-DAは、クロスコーパスやクロス言語ドメイン適応スキーマを含むSERタスクで評価される。 その結果,RL-DAは,実データフィード設定において,クロスコーパスおよびクロスランゲージシナリオにおいて,ベースライン戦略を11%,14%上回る結果を得た。

関連論文リスト

• Stratified Domain Adaptation: A Progressive Self-Training Approach for Scene Text Recognition [1.2878987353423252]
  シーンテキスト認識(STR)において、教師なしドメイン適応(UDA)がますます普及している。 本稿では,StrDA(Stratified Domain Adaptation)アプローチを導入し,学習プロセスにおける領域ギャップの段階的エスカレーションについて検討する。 本稿では,データサンプルの分布外および領域判別レベルを推定するために,領域判別器を用いる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T16:40:48Z)
• Learning to Generalize Unseen Domains via Multi-Source Meta Learning for Text Classification [71.08024880298613]
  テキスト分類の多元的領域一般化について検討する。 本稿では、複数の参照ドメインを使用して、未知のドメインで高い精度を達成可能なモデルをトレーニングするフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T07:46:21Z)
• Adaptive Global-Local Representation Learning and Selection for Cross-Domain Facial Expression Recognition [54.334773598942775]
  ドメインシフトは、クロスドメイン顔表情認識(CD-FER)において重要な課題となる 適応的グローバルローカル表現学習・選択フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T02:21:41Z)
• Adapt in Contexts: Retrieval-Augmented Domain Adaptation via In-Context Learning [48.22913073217633]
  大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる少数の推論でその能力を示した。 本稿では,UDA問題を文脈内学習環境下で研究し,ソースドメインからターゲットドメインへの言語モデルの適用を,ターゲットラベルを使わずに行う。 我々は、異なるLMアーキテクチャを考慮し、異なるプロンプトとトレーニング戦略を考案し、言語モデリングを通してターゲット分布を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T06:06:20Z)
• Towards Subject Agnostic Affective Emotion Recognition [8.142798657174332]
  脳波信号による脳-コンピュータインタフェース(aBCI)の不安定性 本稿では,メタラーニングに基づくメタドメイン適応手法を提案する。 提案手法は,パブリックなaBICsデータセットの実験において有効であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T23:44:34Z)
• Cross-Domain Policy Adaptation via Value-Guided Data Filtering [57.62692881606099]
  動的ミスマッチで異なるドメインにまたがるポリシーを一般化することは、強化学習において重要な課題となる。 本稿では、ペア化された値ターゲットの近接に基づいて、ソースドメインからの遷移を選択的に共有するバリューガイドデータフィルタリング(VGDF)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-28T04:08:40Z)
• IDA: Informed Domain Adaptive Semantic Segmentation [51.12107564372869]
  クラスレベルのセグメンテーション性能に基づいてデータを混合する自己学習フレームワークであるDomain Informed Adaptation (IDA) モデルを提案する。 IDAモデルでは、クラスレベルの性能を期待信頼スコア(ECS)によって追跡し、動的スケジュールを用いて異なる領域のデータに対する混合比を決定する。 提案手法は,GTA-Vの都市景観への適応において1.1 mIoU,SynTHIAの都市への適応において0.9 mIoUのマージンで,最先端のUDA-SS法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-05T18:16:34Z)
• One-Shot Domain Adaptive and Generalizable Semantic Segmentation with Class-Aware Cross-Domain Transformers [96.51828911883456]
  セマンティックセグメンテーションのための教師なしのsim-to-realドメイン適応(UDA)は、シミュレーションデータに基づいて訓練されたモデルの実世界のテスト性能を改善することを目的としている。 従来のUDAは、適応のためのトレーニング中に利用可能なラベルのない実世界のサンプルが豊富にあると仮定することが多い。 実世界のデータサンプルが1つしか利用できない,一発の教師なしシム・トゥ・リアル・ドメイン適応(OSUDA)と一般化問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T15:54:15Z)
• Domain Generalization for Activity Recognition via Adaptive Feature Fusion [9.458837222079612]
  本稿では,emphAdaptive Feature Fusion for Activity Recognition (AFFAR)を提案する。 AFFARは、モデルの一般化性能を改善するために、ドメイン不変表現とドメイン固有表現を融合することを学ぶ。 AFARを実際の応用、すなわち子どもの注意欠陥性高活動障害(ADHD)の診断に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T02:14:09Z)
• Heterogeneous Domain Adaptation with Adversarial Neural Representation Learning: Experiments on E-Commerce and Cybersecurity [7.748670137746999]
  Heterogeneous Adversarial Neural Domain Adaptation (HANDA) は異種環境における伝達性を最大化するように設計されている。 画像とテキストの電子商取引ベンチマークを用いて,最先端HDA手法に対する性能評価を3つの実験により行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T16:57:36Z)
• Towards Online Domain Adaptive Object Detection [79.89082006155135]
  既存のオブジェクト検出モデルは、トレーニングデータとテストデータの両方が同じソースドメインからサンプリングされていると仮定します。 オンライン設定における対象領域の一般化を適応・改善する新しい統合適応フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T17:47:22Z)
• Pin the Memory: Learning to Generalize Semantic Segmentation [68.367763672095]
  本稿ではメタラーニングフレームワークに基づくセマンティックセグメンテーションのための新しいメモリ誘導ドメイン一般化手法を提案する。 本手法は,セマンティッククラスの概念的知識を,ドメインを超えて一定であるカテゴリ記憶に抽象化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T17:34:01Z)
• Domain-oriented Language Pre-training with Adaptive Hybrid Masking and Optimal Transport Alignment [43.874781718934486]
  我々は、異なるアプリケーションドメインに対して事前訓練された言語モデルを適用するための一般的なドメイン指向のアプローチを提供する。 フレーズ知識を効果的に保存するために,補助訓練ツールとしてドメインフレーズプールを構築した。 我々はクロスエンティティアライメントを導入し、エンティティアライメントを弱い監督力として活用し、事前訓練されたモデルのセマンティックラーニングを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T15:47:01Z)
• VisDA-2021 Competition Universal Domain Adaptation to Improve Performance on Out-of-Distribution Data [64.91713686654805]
  Visual Domain Adaptation (VisDA) 2021コンペティションは、新しいテストディストリビューションに適応するモデルの能力をテストする。 我々は,新しい視点,背景,モダリティ,品質劣化への適応性を評価する。 厳密なプロトコルを使用してパフォーマンスを計測し、最先端のドメイン適応手法と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T03:21:51Z)
• Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Patch-Wise Contrastive Learning [62.7588467386166]
  ドメイン間で構造的に類似するラベルパッチの機能を調整することで、ドメインギャップを埋めるためにコントラスト学習を利用する。 私たちのアプローチは、常に2つの困難なドメイン適応セグメンテーションタスクにおいて、最先端の非監視および半監督メソッドを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T13:39:12Z)
• Gradient Regularized Contrastive Learning for Continual Domain Adaptation [86.02012896014095]
  本稿では,ラベル付きソースドメインと非ラベル付きターゲットドメインのシーケンスでモデルを提示する連続的なドメイン適応の問題について検討する。 障害を解決するため,グラディエント正規化コントラスト学習(GRCL)を提案する。 Digits、DomainNet、Office-Caltechベンチマークの実験は、我々のアプローチの強力なパフォーマンスを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T04:10:42Z)
• Towards Recognizing New Semantic Concepts in New Visual Domains [9.701036831490768]
  我々は、これまで見えない視覚領域で機能し、新しいセマンティックな概念を認識できるディープアーキテクチャを設計することが重要であると論じている。 論文の第1部では、深層モデルが新しいビジュアルドメインに一般化できるように、異なるソリューションについて記述する。 第2部では、事前訓練された深層モデルの知識を、元のトレーニングセットにアクセスすることなく、新しい意味概念に拡張する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T16:23:40Z)
• Unsupervised Domain Adaptation with Multiple Domain Discriminators and Adaptive Self-Training [22.366638308792734]
  Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ソースドメインでトレーニングされたモデルの一般化能力を改善し、ラベル付きデータが使用できないターゲットドメインでうまく機能することを目的としている。 本稿では、合成データに基づいて訓練されたディープニューラルネットワークを、2つの異なるデータ分布間のドメインシフトに対処する実シーンに適用するアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-27T11:48:03Z)
• Hybrid Generative-Retrieval Transformers for Dialogue Domain Adaptation [77.62366712130196]
  マルチドメイン MetaLWOz データセットに微調整した GPT-2 に基づくハイブリッド生成・検索モデル DSTC8 の高速領域適応タスクにおける入賞条件について述べる。 提案モデルでは,MetaLWOz上の解析論理をフォールバックとして使用し,人間の評価におけるSoTA(第2位システムよりも4%向上)と,未知のMultiWOZデータセットに適応した競合一般化性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T18:07:42Z)
• Learning to adapt class-specific features across domains for semantic segmentation [36.36210909649728]
  本論文では,クラス情報毎に考慮し,ドメイン間の特徴を適応させることを学習する新しいアーキテクチャを提案する。 我々は最近導入されたStarGANアーキテクチャを画像翻訳のバックボーンとして採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T23:51:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。