論文の概要: Layer-Wise Analysis of Self-Supervised Acoustic Word Embeddings: A Study
on Speech Emotion Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02617v1
- Date: Sun, 4 Feb 2024 21:24:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 18:36:29.124977
- Title: Layer-Wise Analysis of Self-Supervised Acoustic Word Embeddings: A Study
on Speech Emotion Recognition
- Title（参考訳）: 自己教師付き音響単語埋め込みの層別分析:音声感情認識に関する研究
- Authors: Alexandra Saliba, Yuanchao Li, Ramon Sanabria, Catherine Lai
- Abstract要約: 連続表現から派生した長さの固定長特徴である音響単語埋め込み(AWE)について検討し,その利点について検討した。
AWEは以前、音響的識別可能性の把握に有用であることを示した。
以上の結果から,AWEが伝達する音響的文脈が明らかになり,高い競争力を持つ音声認識精度が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.952250732643115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The efficacy of self-supervised speech models has been validated, yet the
optimal utilization of their representations remains challenging across diverse
tasks. In this study, we delve into Acoustic Word Embeddings (AWEs), a
fixed-length feature derived from continuous representations, to explore their
advantages in specific tasks. AWEs have previously shown utility in capturing
acoustic discriminability. In light of this, we propose measuring layer-wise
similarity between AWEs and word embeddings, aiming to further investigate the
inherent context within AWEs. Moreover, we evaluate the contribution of AWEs,
in comparison to other types of speech features, in the context of Speech
Emotion Recognition (SER). Through a comparative experiment and a layer-wise
accuracy analysis on two distinct corpora, IEMOCAP and ESD, we explore
differences between AWEs and raw self-supervised representations, as well as
the proper utilization of AWEs alone and in combination with word embeddings.
Our findings underscore the acoustic context conveyed by AWEs and showcase the
highly competitive SER accuracies by appropriately employing AWEs.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き音声モデルの有効性は検証されているが、その表現の最適利用は様々なタスクにおいて困難である。
本研究では,連続表現から派生した固定長特徴である音響単語埋め込み(awes)について検討し,その利点について考察する。
AWEは以前、音響識別可能性の把握に有用であることを示した。
そこで本研究では,awesと単語埋め込みの層別類似性を測定することを提案する。
さらに,音声感情認識(ser)の文脈において,他の種類の音声特徴と比較して,awesの寄与度を評価する。
比較実験と2つの異なるコーパスであるIEMOCAPとESDの階層的精度解析を通じて、AWEと生の自己監督表現の相違と、AWEのみの適切な利用と単語埋め込みの併用について検討する。
以上の結果から,AWEが伝達する音響的文脈を明確化し,AWEを適切に活用することで,競争力の高いSER精度を示すことができた。
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