論文の概要: Are Paralinguistic Representations all that is needed for Speech Emotion Recognition?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01579v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 09:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 23:17:39.778001
• Title: Are Paralinguistic Representations all that is needed for Speech Emotion Recognition?
• Title（参考訳）: パラ言語的表現は音声感情認識に必要か?
• Authors: Orchid Chetia Phukan, Gautam Siddharth Kashyap, Arun Balaji Buduru, Rajesh Sharma,
• Abstract要約: パラ言語的PTM表現は、音声感情認識(SER)のための最先端(SOTA)性能を示す。 これらの表現は英語以外の言語環境では評価されていない。 これにより、複数の言語におけるSERに対するパラ言語的PTM表現の有効性へのアクセスが困難になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9686770963118383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Availability of representations from pre-trained models (PTMs) have facilitated substantial progress in speech emotion recognition (SER). Particularly, representations from PTM trained for paralinguistic speech processing have shown state-of-the-art (SOTA) performance for SER. However, such paralinguistic PTM representations haven't been evaluated for SER in linguistic environments other than English. Also, paralinguistic PTM representations haven't been investigated in benchmarks such as SUPERB, EMO-SUPERB, ML-SUPERB for SER. This makes it difficult to access the efficacy of paralinguistic PTM representations for SER in multiple languages. To fill this gap, we perform a comprehensive comparative study of five SOTA PTM representations. Our results shows that paralinguistic PTM (TRILLsson) representations performs the best and this performance can be attributed to its effectiveness in capturing pitch, tone and other speech characteristics more effectively than other PTM representations.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたモデル(PTM)からの表現の可用性は、音声感情認識(SER)の大幅な進歩を助長している。 特に、パラ言語音声処理のために訓練されたPTMの表現は、SERの最先端(SOTA)性能を示している。 しかし、英語以外の言語環境において、これらのパラ言語的PTM表現はSERでは評価されていない。 また、SUPERB、EMO-SUPERB、ML-SUPERB for SERなどのベンチマークではパラ言語的PTM表現は研究されていない。 これにより、複数の言語におけるSERに対するパラ言語的PTM表現の有効性へのアクセスが困難になる。 このギャップを埋めるために、我々は5つのSOTA PTM表現の総合的な比較研究を行う。 この結果から, パラ言語的PTM(TRILLsson)表現は, ピッチ, トーン, その他の音声特性が他のPTM表現よりも効果的に表現できることが示唆された。

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