論文の概要: Evaluating raw waveforms with deep learning frameworks for speech emotion recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02820v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 07:27:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 14:54:38.899426
• Title: Evaluating raw waveforms with deep learning frameworks for speech emotion recognition
• Title（参考訳）: 音声感情認識のためのディープラーニングフレームワークによる生波形の評価
• Authors: Zeynep Hilal Kilimci, Ulku Bayraktar, Ayhan Kucukmanisa
• Abstract要約: 特徴抽出段階なしで生のオーディオファイルをディープニューラルネットワークに直接供給するモデルを表現する。 EMO-DB、RAVDESS、TESS、CREMA、SAVEE、TESS+RAVDESSの6つのデータセットを使用します。 提案モデルは,CNNモデルによるEMO-DBの精度90.34%,RAVDESSの精度90.42%,LSTMモデルによるTESSの精度99.48%,CNNモデルによるCREMAの精度69.72%,CNNモデルによるSAVEEの精度85.76%,の精度90.34%を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Speech emotion recognition is a challenging task in speech processing field. For this reason, feature extraction process has a crucial importance to demonstrate and process the speech signals. In this work, we represent a model, which feeds raw audio files directly into the deep neural networks without any feature extraction stage for the recognition of emotions utilizing six different data sets, EMO-DB, RAVDESS, TESS, CREMA, SAVEE, and TESS+RAVDESS. To demonstrate the contribution of proposed model, the performance of traditional feature extraction techniques namely, mel-scale spectogram, mel-frequency cepstral coefficients, are blended with machine learning algorithms, ensemble learning methods, deep and hybrid deep learning techniques. Support vector machine, decision tree, naive Bayes, random forests models are evaluated as machine learning algorithms while majority voting and stacking methods are assessed as ensemble learning techniques. Moreover, convolutional neural networks, long short-term memory networks, and hybrid CNN- LSTM model are evaluated as deep learning techniques and compared with machine learning and ensemble learning methods. To demonstrate the effectiveness of proposed model, the comparison with state-of-the-art studies are carried out. Based on the experiment results, CNN model excels existent approaches with 95.86% of accuracy for TESS+RAVDESS data set using raw audio files, thence determining the new state-of-the-art. The proposed model performs 90.34% of accuracy for EMO-DB with CNN model, 90.42% of accuracy for RAVDESS with CNN model, 99.48% of accuracy for TESS with LSTM model, 69.72% of accuracy for CREMA with CNN model, 85.76% of accuracy for SAVEE with CNN model in speaker-independent audio categorization problems.
• Abstract（参考訳）: 音声認識は音声処理分野における課題である。 このため,特徴抽出プロセスは音声信号の実証と処理において重要な役割を担っている。 本研究では、EMO-DB、RAVDESS、TESS、CREMA、SAVEE、TESS+RAVDESSの6つの異なるデータセットを利用した感情の認識のための特徴抽出段階なしで、生オーディオファイルをディープニューラルネットワークに直接供給するモデルを示す。 提案モデルの寄与を実証するために,メルスケールスペクトル,メル周波数ケプストラム係数といった従来の特徴抽出技術の性能を,機械学習アルゴリズム,アンサンブル学習手法,深層・ハイブリッド深層学習技術とブレンドする。 サポートベクターマシン,決定木,ナイーブベイズ,ランダムフォレストモデルを機械学習アルゴリズムとして評価し,多数決と累積法をアンサンブル学習手法として評価する。 さらに,畳み込みニューラルネットワーク,長期記憶ネットワーク,ハイブリッドCNN-LSTMモデルをディープラーニング手法として評価し,機械学習やアンサンブル学習法と比較した。 提案モデルの有効性を示すため,最新研究との比較を行った。 実験結果に基づき、cnnモデルは、生のオーディオファイルを用いたtess+ravdessデータセットの95.86%の精度で既存のアプローチに優れている。 CNNモデルによるEMO-DBの精度は90.34%、CNNモデルによるRAVDESSの精度は90.42%、LSTMモデルによるTESSの精度は99.48%、CNNモデルによるCREMAの精度は69.72%、CNNモデルによるSAVEEの精度は85.76%である。

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