論文の概要: Learning Emotional Representations from Imbalanced Speech Data for Speech Emotion Recognition and Emotional Text-to-Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05709v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 07:04:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 14:28:47.173319
• Title: Learning Emotional Representations from Imbalanced Speech Data for Speech Emotion Recognition and Emotional Text-to-Speech
• Title（参考訳）: 不均衡音声データによる感情表現の学習 : 感情認識と感情音声合成
• Authors: Shijun Wang, J\'on Gu{\dh}nason, Damian Borth
• Abstract要約: 音声感情表現は、音声感情認識(SER)および感情テキスト音声(TTS)タスクにおいて重要な役割を果たす。 モデルは大多数の中立層に過度に適合し、堅牢で効果的な感情表現を生成できない。 我々は、モデルのトレーニングに拡張アプローチを使用し、不均衡なデータセットから効果的で一般化可能な感情表現を抽出できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4986031916712106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Effective speech emotional representations play a key role in Speech Emotion Recognition (SER) and Emotional Text-To-Speech (TTS) tasks. However, emotional speech samples are more difficult and expensive to acquire compared with Neutral style speech, which causes one issue that most related works unfortunately neglect: imbalanced datasets. Models might overfit to the majority Neutral class and fail to produce robust and effective emotional representations. In this paper, we propose an Emotion Extractor to address this issue. We use augmentation approaches to train the model and enable it to extract effective and generalizable emotional representations from imbalanced datasets. Our empirical results show that (1) for the SER task, the proposed Emotion Extractor surpasses the state-of-the-art baseline on three imbalanced datasets; (2) the produced representations from our Emotion Extractor benefit the TTS model, and enable it to synthesize more expressive speech.
• Abstract（参考訳）: 効果的な音声感情表現は、音声感情認識(SER)および感情テキスト音声(TTS)タスクにおいて重要な役割を果たす。 しかし、感情的な音声サンプルは、中立的なスタイルの音声よりも入手が難しく、高価である。 モデルは大多数の中立層に過度に適合し、堅牢で効果的な感情表現を生成できない。 本稿では,この問題に対処する感情的エクストラクタを提案する。 我々は、モデルのトレーニングに拡張アプローチを使用し、不均衡なデータセットから効果的で一般化可能な感情表現を抽出できるようにする。 実験の結果,(1)SERタスクにおいて,提案した感情指数は3つの不均衡データセットの最先端ベースラインを超え,(2)感情指数から生成された表現はTSモデルに寄与し,より表現力のある音声を合成できることがわかった。

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