論文の概要: GEmo-CLAP: Gender-Attribute-Enhanced Contrastive Language-Audio Pretraining for Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07848v5
• Date: Wed, 19 Jul 2023 04:56:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 17:05:08.468066
• Title: GEmo-CLAP: Gender-Attribute-Enhanced Contrastive Language-Audio Pretraining for Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: GEMO-CLAP:ジェンダー属性強化コントラスト言語-Audio Pretraining for Speech Emotion Recognition
• Authors: Yu Pan, Lei Ma
• Abstract要約: 音声感情認識のためのジェンダー属性付きコントラスト言語事前学習(CLAP)手法であるGEmo-CLAPを提案する。 2つのGEmo-CLAPモデルは、異なる事前訓練されたモデルでベースラインのEmo-CLAPを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1009446969333165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Contrastive learning based cross-modality pretraining methods have recently exhibited impressive success in diverse fields. In this paper, we propose GEmo-CLAP, a kind of gender-attribute-enhanced contrastive language-audio pretraining (CLAP) method for speech emotion recognition. Specifically, a novel emotion CLAP model (Emo-CLAP) is first built, utilizing various self-supervised pre-trained models. Second, considering the importance of gender attribute in speech emotion modeling, the soft label based GEmo-CLAP (SL-GEmo-CLAP) and multi-task learning based GEmo-CLAP (ML-GEmo-CLAP) are further proposed to integrate the emotion and gender information of speech signals, forming more reasonable objectives. Extensive experiments on IEMOCAP show that our proposed two GEmo-CLAP models consistently outperform the baseline Emo-CLAP with different pre-trained models, while also achieving the best recognition performance compared with recent state-of-the-art methods. Noticeably, the proposed WavLM-based ML-GEmo-CLAP obtains the best UAR of 80.16\% and WAR of 82.06\%.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習に基づくクロスモダリティ事前学習手法は,近年,多様な分野において顕著な成功を収めている。 本稿では,音声感情認識のための性分析型コントラスト言語-audio pretraining (clap) 手法であるgemo-clapを提案する。 具体的には、まず感情CLAPモデル(Emo-CLAP)を構築し、様々な自己教師付き事前学習モデルを利用する。 第二に、音声感情モデリングにおける性別属性の重要性を考慮すると、ソフトラベルに基づくGEmo-CLAP(SL-GEmo-CLAP)とマルチタスク学習に基づくGEmo-CLAP(ML-GEmo-CLAP)がさらに提案され、音声信号の感情情報と性別情報を統合し、より合理的な目的を形成する。 IEMOCAPの大規模実験により,提案した2つのGEmo-CLAPモデルは,異なる事前学習モデルのベースラインであるEmo-CLAPより一貫して優れており,また,最近の最先端手法と比較しても最高の認識性能が得られた。 注目すべきは、WavLMベースのML-GEMO-CLAPが80.16\%、WARが82.06\%の最高のUARを取得することである。

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