論文の概要: Learning Robust Self-attention Features for Speech Emotion Recognition with Label-adaptive Mixup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06273v1
• Date: Sun, 7 May 2023 15:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 12:26:17.180240
• Title: Learning Robust Self-attention Features for Speech Emotion Recognition with Label-adaptive Mixup
• Title（参考訳）: ラベル適応混合を用いた音声認識におけるロバストな自己注意特徴の学習
• Authors: Lei Kang, Lichao Zhang, Dazhi Jiang
• Abstract要約: 音声感情認識(英: Speech Emotion Recognition, SER)とは、人間の感情を機械との自然な会話シナリオで認識することである。 本稿では,ラベル適応ミキサアップとセンターロスを併用した自己注意型手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6098822924463474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Speech Emotion Recognition (SER) is to recognize human emotions in a natural verbal interaction scenario with machines, which is considered as a challenging problem due to the ambiguous human emotions. Despite the recent progress in SER, state-of-the-art models struggle to achieve a satisfactory performance. We propose a self-attention based method with combined use of label-adaptive mixup and center loss. By adapting label probabilities in mixup and fitting center loss to the mixup training scheme, our proposed method achieves a superior performance to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(英語: speech emotion recognition、ser)とは、機械との自然な対話シナリオにおいて、人間の感情を認識することである。 SERの最近の進歩にもかかわらず、最先端のモデルは満足なパフォーマンスを達成するのに苦労している。 ラベル適応型ミックスアップとセンターロスを併用したセルフアテンションベース手法を提案する。 提案手法は,ミックスアップにおけるラベル確率とフィッティングセンター損失をミックスアップ訓練方式に適合させることにより,最先端手法よりも優れた性能が得られる。

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