論文の概要: Enhancing Speech Emotion Recognition Through Differentiable Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14402v3
• Date: Fri, 19 Jan 2024 00:16:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 19:14:54.944942
• Title: Enhancing Speech Emotion Recognition Through Differentiable Architecture Search
• Title（参考訳）: 微分可能なアーキテクチャ探索による音声感情認識の強化
• Authors: Thejan Rajapakshe, Rajib Rana, Sara Khalifa, Berrak Sisman, Bj\"orn Schuller
• Abstract要約: 音声感情認識(英: Speech Emotion Recognition, SER)は、人間とコンピュータの相互作用における感情認識コミュニケーションの重要な実現要因である。 近年のディープラーニング(DL)の進歩により,SERモデルの性能が大幅に向上している。 本稿では,DARTSを最適化したCNNとLSTMアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.155873909545196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech Emotion Recognition (SER) is a critical enabler of emotion-aware communication in human-computer interactions. Recent advancements in Deep Learning (DL) have substantially enhanced the performance of SER models through increased model complexity. However, designing optimal DL architectures requires prior experience and experimental evaluations. Encouragingly, Neural Architecture Search (NAS) offers a promising avenue to determine an optimal DL model automatically. In particular, Differentiable Architecture Search (DARTS) is an efficient method of using NAS to search for optimised models. This paper proposes a DARTS-optimised joint CNN and LSTM architecture, to improve SER performance, where the literature informs the selection of CNN and LSTM coupling to offer improved performance. While DARTS has previously been applied to CNN and LSTM combinations, our approach introduces a novel mechanism, particularly in selecting CNN operations using DARTS. In contrast to previous studies, we refrain from imposing constraints on the order of the layers for the CNN within the DARTS cell; instead, we allow DARTS to determine the optimal layer order autonomously. Experimenting with the IEMOCAP and MSP-IMPROV datasets, we demonstrate that our proposed methodology achieves significantly higher SER accuracy than hand-engineering the CNN-LSTM configuration. It also outperforms the best-reported SER results achieved using DARTS on CNN-LSTM.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(ser)は、人間とコンピュータの相互作用における感情認識コミュニケーションの重要な実現要因である。 近年のディープラーニング(DL)の進歩により,SERモデルの性能は大幅に向上した。 しかし、最適なDLアーキテクチャを設計するには、事前の経験と実験的な評価が必要である。 拡張的に、Neural Architecture Search (NAS)は最適なDLモデルを自動的に決定するための有望な道を提供する。 特に、微分可能なアーキテクチャ探索(DARTS)は、NASを用いて最適化されたモデルを探索する効率的な方法である。 本稿では,DARTS を最適化した CNN と LSTM アーキテクチャを提案する。 DARTSは従来,CNNとLSTMの組み合わせに応用されてきたが,本手法では新しい機構を導入し,特にDARTSを用いたCNN操作を選択する。 従来の研究とは対照的に、我々はDARTS細胞内のCNNの層順に制約を課すことを控え、代わりにDARTSが最適な層順を自律的に決定できるようにする。 提案手法は,IEMOCAPおよびMPP-IMPROVデータセットを用いて,手作業によるCNN-LSTM構成よりもSERの精度が高いことを示す。 また、CNN-LSTM上でDARTSを用いて達成された最高のSER結果よりも優れている。

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