論文の概要: A Hierarchical Regression Chain Framework for Affective Vocal Burst Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08027v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 16:08:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 14:15:49.401443
• Title: A Hierarchical Regression Chain Framework for Affective Vocal Burst Recognition
• Title（参考訳）: 音声バースト認識のための階層的回帰連鎖フレームワーク
• Authors: Jinchao Li, Xixin Wu, Kaitao Song, Dongsheng Li, Xunying Liu, Helen Meng
• Abstract要約: 本稿では,声帯からの感情認識のための連鎖回帰モデルに基づく階層的枠組みを提案する。 データスパシティの課題に対処するため、レイヤワイドおよび時間アグリゲーションモジュールを備えた自己教師付き学習(SSL)表現も使用しています。 提案されたシステムは、ACII Affective Vocal Burst (A-VB) Challenge 2022に参加し、「TWO」および「CULTURE」タスクで第1位となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.36055502078193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a common way of emotion signaling via non-linguistic vocalizations, vocal burst (VB) plays an important role in daily social interaction. Understanding and modeling human vocal bursts are indispensable for developing robust and general artificial intelligence. Exploring computational approaches for understanding vocal bursts is attracting increasing research attention. In this work, we propose a hierarchical framework, based on chain regression models, for affective recognition from VBs, that explicitly considers multiple relationships: (i) between emotional states and diverse cultures; (ii) between low-dimensional (arousal & valence) and high-dimensional (10 emotion classes) emotion spaces; and (iii) between various emotion classes within the high-dimensional space. To address the challenge of data sparsity, we also use self-supervised learning (SSL) representations with layer-wise and temporal aggregation modules. The proposed systems participated in the ACII Affective Vocal Burst (A-VB) Challenge 2022 and ranked first in the "TWO'' and "CULTURE'' tasks. Experimental results based on the ACII Challenge 2022 dataset demonstrate the superior performance of the proposed system and the effectiveness of considering multiple relationships using hierarchical regression chain models.
• Abstract（参考訳）: 非言語的発声による感情伝達の一般的な方法として、音声バースト(VB)は日々の社会的相互作用において重要な役割を果たす。 人間の声帯バーストの理解とモデル化は、堅牢で汎用的な人工知能を開発する上で不可欠である。 発声バーストを理解するための計算手法の探求は、研究の注目を集めている。 本稿では,複数の関係を明示的に考慮したvbsからの感情認識のための連鎖回帰モデルに基づく階層的フレームワークを提案する。 (i)感情状態と多様な文化の間 (ii)低次元(10の感情クラス)と高次元(10の感情クラス)の感情空間 (三)高次元空間内の様々な感情クラス間の関係 データスパシティの課題に対処するため、レイヤワイドおよび時間アグリゲーションモジュールを備えた自己教師付き学習(SSL)表現も使用しています。 提案されたシステムは、ACII Affective Vocal Burst (A-VB) Challenge 2022に参加し、「TWO」と「CULTURE」のタスクで第1位となった。 acii challenge 2022データセットに基づく実験結果は,提案システムの優れた性能と,階層的回帰連鎖モデルを用いた多元関係の考察の有効性を示す。

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