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 13:48:52.121891
• 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:
• 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。

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