論文の概要: Capturing Spectral and Long-term Contextual Information for Speech Emotion Recognition Using Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04517v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 06:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 00:20:42.426447
• Title: Capturing Spectral and Long-term Contextual Information for Speech Emotion Recognition Using Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた音声感情認識のためのスペクトル・長期文脈情報取得
• Authors: Samiul Islam, Md. Maksudul Haque, Abu Jobayer Md. Sadat
• Abstract要約: 本研究では,テキストデータ処理のためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)と,音声信号解析のためのHuBERT変換器を組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。 GCNとHuBERTを組み合わせることで、我々のアンサンブルモデルは両方のアプローチの強みを利用することができる。 その結果, 合成モデルが従来の手法の限界を克服し, 音声からの感情認識の精度が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional approaches in speech emotion recognition, such as LSTM, CNN, RNN, SVM, and MLP, have limitations such as difficulty capturing long-term dependencies in sequential data, capturing the temporal dynamics, and struggling to capture complex patterns and relationships in multimodal data. This research addresses these shortcomings by proposing an ensemble model that combines Graph Convolutional Networks (GCN) for processing textual data and the HuBERT transformer for analyzing audio signals. We found that GCNs excel at capturing Long-term contextual dependencies and relationships within textual data by leveraging graph-based representations of text and thus detecting the contextual meaning and semantic relationships between words. On the other hand, HuBERT utilizes self-attention mechanisms to capture long-range dependencies, enabling the modeling of temporal dynamics present in speech and capturing subtle nuances and variations that contribute to emotion recognition. By combining GCN and HuBERT, our ensemble model can leverage the strengths of both approaches. This allows for the simultaneous analysis of multimodal data, and the fusion of these modalities enables the extraction of complementary information, enhancing the discriminative power of the emotion recognition system. The results indicate that the combined model can overcome the limitations of traditional methods, leading to enhanced accuracy in recognizing emotions from speech.
• Abstract（参考訳）: LSTM、CNN、RNN、SVM、MLPといった従来の音声感情認識のアプローチでは、シーケンシャルデータにおける長期的な依存関係の取得の困難、時間的ダイナミクスの取得、マルチモーダルデータにおける複雑なパターンや関係の取得に苦労するといった制限がある。 本研究では,テキストデータ処理のためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)と音声信号解析のためのHuBERT変換器を組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。 その結果,GCNはテキストのグラフに基づく表現を活用し,単語間の文脈的意味や意味的関係を検出することで,テキストデータ内の長期的文脈依存性や関係を捉えるのに優れていることがわかった。 一方、HuBERTは自己注意機構を用いて長距離依存を捕捉し、発話中の時間的ダイナミクスをモデル化し、感情認識に寄与する微妙なニュアンスやバリエーションをキャプチャする。 GCNとHuBERTを組み合わせることで、我々のアンサンブルモデルは両方のアプローチの強みを利用することができる。 これにより、マルチモーダルデータの同時分析が可能となり、これらのモダリティの融合により、補完情報の抽出が可能となり、感情認識システムの識別能力が向上する。 その結果,複合モデルが従来の手法の限界を克服し,音声からの感情認識精度の向上につながることが示唆された。

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