Fugu-MT 論文翻訳(概要): Construction and Evaluation of Mandarin Multimodal Emotional Speech Database

論文の概要: Construction and Evaluation of Mandarin Multimodal Emotional Speech Database

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07336v1
Date: Sun, 14 Jan 2024 17:56:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-17 18:43:23.099320
Title: Construction and Evaluation of Mandarin Multimodal Emotional Speech Database
Title（参考訳）: マンダリン多モーダル感情音声データベースの構築と評価
Authors: Zhu Ting, Li Liangqi, Duan Shufei, Zhang Xueying, Xiao Zhongzhe, Jia Hairng, Liang Huizhi
Abstract要約: 次元アノテーションの妥当性は次元アノテーションデータの統計的解析によって検証される。 7つの感情の認識率は、音響データだけで約82%である。データベースは高品質であり、音声分析研究の重要な情報源として利用することができる。
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: A multi-modal emotional speech Mandarin database including articulatory kinematics, acoustics, glottal and facial micro-expressions is designed and established, which is described in detail from the aspects of corpus design, subject selection, recording details and data processing. Where signals are labeled with discrete emotion labels (neutral, happy, pleasant, indifferent, angry, sad, grief) and dimensional emotion labels (pleasure, arousal, dominance). In this paper, the validity of dimension annotation is verified by statistical analysis of dimension annotation data. The SCL-90 scale data of annotators are verified and combined with PAD annotation data for analysis, so as to explore the internal relationship between the outlier phenomenon in annotation and the psychological state of annotators. In order to verify the speech quality and emotion discrimination of the database, this paper uses 3 basic models of SVM, CNN and DNN to calculate the recognition rate of these seven emotions. The results show that the average recognition rate of seven emotions is about 82% when using acoustic data alone. When using glottal data alone, the average recognition rate is about 72%. Using kinematics data alone, the average recognition rate also reaches 55.7%. Therefore, the database is of high quality and can be used as an important source for speech analysis research, especially for the task of multimodal emotional speech analysis.
Abstract（参考訳）: コーパス設計、主題選択、記録詳細及びデータ処理の側面から詳細に記述した、調音運動、音響、声門および顔の微小表現を含むマルチモーダル感情音声マンダリンデータベースを設計、確立する。信号は離散的な感情ラベル(中性、幸福、快楽、無関心、怒り、悲しみ、悲しみ)と次元的な感情ラベル(快楽、覚醒、支配)でラベル付けされる。本稿では,次元アノテーションデータの統計的解析により,次元アノテーションの有効性を検証する。注釈者のscl-90スケールデータを検証し、解析用パッドアノテーションデータと組み合わせ、アノテーションの異常現象と注釈者の心理状態との関係を探究する。本稿では,データベースの音声品質と感情識別の検証のために,svm,cnn,dnnの3つの基本モデルを用いて,これら7つの感情の認識率を計算する。その結果,音響データのみを用いた場合の7感情の平均認識率は約82%であった。声門データのみを使用する場合、平均認識率は約72%である。 kinematicsのデータだけで、平均認識率は55.7%に達する。したがって、データベースは高品質であり、特にマルチモーダル感情音声分析のタスクにおいて、音声分析研究の重要な情報源として使用できる。

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