論文の概要: MSAC: Multiple Speech Attribute Control Method for Reliable Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04025v2
• Date: Wed, 13 Sep 2023 04:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 17:19:46.903885
• Title: MSAC: Multiple Speech Attribute Control Method for Reliable Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: MSAC:信頼度の高い音声感情認識のための複数音声属性制御法
• Authors: Yu Pan, Yuguang Yang, Yuheng Huang, Jingjing Yin, Yanni Hu, Heng Lu, Lei Ma, Jianjun Zhao
• Abstract要約: 本研究は,音声感情認識手法の信頼性に関する研究の先駆者である。 CNNをベースとした新たなSERモデルでは、加算マージンのソフトマックス損失が最初にデジタイズされる。 音声属性を明示的に制御する新しいマルチ音声属性制御法MSACを提案する。 単体SERシナリオとクロスコーパスSERシナリオの両方の実験により、提案した統合SERワークフローは、すべての面で一貫してベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.049003600287206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite significant progress, speech emotion recognition (SER) remains challenging due to inherent complexity and ambiguity of the emotion attribute, particularly in wild world. Whereas current studies primarily focus on recognition and generalization abilities, this work pioneers an investigation into the reliability of SER methods and explores the modeling of speech emotion based on data distribution across various speech attributes. Specifically, a novel CNN-based SER model that adopts additive margin softmax loss is first desgined. Second, a novel multiple speech attribute control method MSAC is proposed to explicitly control speech attributes, enabling the model to be less affected by emotion-agnostic features and extract fine-grained emotion-related representations. Third, we make a first attempt to examine the reliability of our proposed unified SER workflow using the out-of-distribution detection method. Experiments on both single and cross-corpus SER scenarios show that our proposed unified SER workflow consistently outperforms the baseline in all aspects. Remarkably, in single-corpus SER, the proposed SER workflow achieves superior recognition results with a WAR of 72.97% and a UAR of 71.76% on the IEMOCAP corpus.
• Abstract（参考訳）: 言語感情認識(SER)は、大きな進歩にもかかわらず、特に野生世界では、感情特性の複雑さとあいまいさのため、依然として困難である。 最近の研究は主に認識と一般化の能力に焦点を当てているが、本研究はser法の信頼性に関する調査の先駆けとなり、様々な音声属性間のデータ分布に基づく音声感情のモデル化を探求する。 具体的には、加算マージンソフトマックス損失を採用する新しいcnnベースのserモデルが最初に提案される。 第2に,音声属性を明示的に制御し,感情非依存な特徴の影響を軽減し,きめ細かい感情関連表現を抽出するための,新しい複数音声属性制御法であるmsacを提案する。 第3に,提案する統一サーワークフローの信頼性を,分散検出手法を用いて検証する試みを行った。 単体SERシナリオとクロスコーパスSERシナリオの両方の実験により、提案した統合SERワークフローは、すべての面で一貫してベースラインを上回ります。 注目すべきは、シングルコーパスSERにおいて、提案されたSERワークフローは、 WAR 72.97% と UAR 71.76% のIEMOCAPコーパスで優れた認識結果を達成することである。

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