論文の概要: An Empirical Study and Improvement for Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03899v1
• Date: Sat, 8 Apr 2023 03:24:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 19:00:38.875739
• Title: An Empirical Study and Improvement for Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 音声感情認識のための経験的研究と改善
• Authors: Zhen Wu, Yizhe Lu, Xinyu Dai
• Abstract要約: マルチモーダル音声の感情認識は、音声とテキストから話者の感情を検出することを目的としている。 本研究では、音声とテキストのモダリティ情報を融合する方法という、シンプルながら重要な問題について考察する。 実験により,本手法はIEMOCAPデータセット上で得られた新しい最先端結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.250228893114066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal speech emotion recognition aims to detect speakers' emotions from audio and text. Prior works mainly focus on exploiting advanced networks to model and fuse different modality information to facilitate performance, while neglecting the effect of different fusion strategies on emotion recognition. In this work, we consider a simple yet important problem: how to fuse audio and text modality information is more helpful for this multimodal task. Further, we propose a multimodal emotion recognition model improved by perspective loss. Empirical results show our method obtained new state-of-the-art results on the IEMOCAP dataset. The in-depth analysis explains why the improved model can achieve improvements and outperforms baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル音声認識は、音声とテキストから話者の感情を検出することを目的としている。 先行研究は主に高度なネットワークを利用して異なるモダリティ情報をモデル化し融合し、パフォーマンスを向上させるが、異なる融合戦略が感情認識に与える影響を無視する。 本研究では,このマルチモーダルタスクにおいて,音声とテキストのモダリティ情報を融合する方法という,シンプルながら重要な問題を考える。 さらに、視点損失により改善されたマルチモーダル感情認識モデルを提案する。 実験により,本手法はIEMOCAPデータセット上で得られた新しい最先端結果を示す。 詳細な分析では、改善されたモデルが改善を達成し、ベースラインを上回る理由が説明されている。

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