論文の概要: deep learning of segment-level feature representation for speech emotion recognition in conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02419v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 16:15:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 18:15:31.274404
• Title: deep learning of segment-level feature representation for speech emotion recognition in conversations
• Title（参考訳）: 会話における音声感情認識のためのセグメントレベルの特徴表現の深層学習
• Authors: Jiachen Luo, Huy Phan, Joshua Reiss
• Abstract要約: そこで本稿では,意図的文脈依存と話者感応的相互作用をキャプチャする対話型音声感情認識手法を提案する。 まず、事前訓練されたVGGishモデルを用いて、個々の発話におけるセグメントベース音声表現を抽出する。 第2に、注意的双方向リカレントユニット(GRU)は、文脈に敏感な情報をモデル化し、話者内および話者間依存関係を共同で探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.432208348863336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately detecting emotions in conversation is a necessary yet challenging task due to the complexity of emotions and dynamics in dialogues. The emotional state of a speaker can be influenced by many different factors, such as interlocutor stimulus, dialogue scene, and topic. In this work, we propose a conversational speech emotion recognition method to deal with capturing attentive contextual dependency and speaker-sensitive interactions. First, we use a pretrained VGGish model to extract segment-based audio representation in individual utterances. Second, an attentive bi-directional gated recurrent unit (GRU) models contextual-sensitive information and explores intra- and inter-speaker dependencies jointly in a dynamic manner. The experiments conducted on the standard conversational dataset MELD demonstrate the effectiveness of the proposed method when compared against state-of the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 会話における感情の正確な検出は、対話における感情やダイナミクスの複雑さのために必要だが難しい課題である。 話者の感情状態は、インターロカタ刺激、対話シーン、話題など、様々な要因に影響される可能性がある。 本研究では,注意的文脈依存と話者に敏感な対話を取り扱う会話型音声感情認識手法を提案する。 まず、事前訓練されたVGGishモデルを用いて、個々の発話におけるセグメントベース音声表現を抽出する。 第2に、注意的双方向ゲートリカレントユニット(gru)は、文脈に敏感な情報をモデル化し、ダイナミックな方法で話者内および話者間依存性を探索する。 標準会話データセットMELDで行った実験は,最先端の手法と比較して提案手法の有効性を示した。

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