論文の概要: Feature Selection Enhancement and Feature Space Visualization for Speech-Based Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09269v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 11:29:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:01:52.276023
• Title: Feature Selection Enhancement and Feature Space Visualization for Speech-Based Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 音声に基づく感情認識のための特徴選択強調と特徴空間可視化
• Authors: Sofia Kanwal, Sohail Asghar, Hazrat Ali
• Abstract要約: 音声の感情認識を改善する音声特徴強調戦略を提案する。 この戦略は、文学で使われている最先端の手法と比較される。 EMO-DBデータセットでは7つの感情のうち6つの感情のうち11.5%、RAVDESSデータセットでは8つの感情のうち7つの感情のうち13.8%が認識された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.223733768286313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Robust speech emotion recognition relies on the quality of the speech features. We present speech features enhancement strategy that improves speech emotion recognition. We used the INTERSPEECH 2010 challenge feature-set. We identified subsets from the features set and applied Principle Component Analysis to the subsets. Finally, the features are fused horizontally. The resulting feature set is analyzed using t-distributed neighbour embeddings (t-SNE) before the application of features for emotion recognition. The method is compared with the state-of-the-art methods used in the literature. The empirical evidence is drawn using two well-known datasets: Emotional Speech Dataset (EMO-DB) and Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) for two languages, German and English, respectively. Our method achieved an average recognition gain of 11.5\% for six out of seven emotions for the EMO-DB dataset, and 13.8\% for seven out of eight emotions for the RAVDESS dataset as compared to the baseline study.
• Abstract（参考訳）: 頑健な音声感情認識は、音声特徴の品質に依存する。 音声の感情認識を改善する音声特徴強調戦略を提案する。 私たちは、InterSPEECH 2010 Challenge機能セットを使用しました。 機能セットからサブセットを特定し,そのサブセットに原則コンポーネント分析を適用した。 最後に、特徴を水平に融合する。 得られた特徴集合は、感情認識のための特徴の応用の前に、t分散近傍埋め込み(t-SNE)を用いて分析される。 本手法は,文献で用いられる最先端の手法と比較する。 経験的証拠は、感情音声データセット(EMO-DB)とRyerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song(RAVDESS)の2つのよく知られたデータセットを用いて記述される。 本手法は,emo-dbデータセットの7つの感情のうち6つのうち11.5\%,ravedessデータセットの8つの感情のうち7つのうち13.8\%の平均認識ゲインを達成した。

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