論文の概要: Emotional Voice Messages (EMOVOME) database: emotion recognition in
spontaneous voice messages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17496v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 13:22:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 16:13:45.621130
- Title: Emotional Voice Messages (EMOVOME) database: emotion recognition in
spontaneous voice messages
- Title（参考訳）: 感情音声メッセージ(emovome)データベース : 自発的音声メッセージにおける感情認識
- Authors: Luc\'ia G\'omez Zaragoz\'a (1), Roc\'io del Amor (1), Elena Parra
Vargas (1), Valery Naranjo (1), Mariano Alca\~niz Raya (1), Javier
Mar\'in-Morales (1) ((1) HUMAN-tech Institute, Universitat Polit\`enica de
Val\`encia, Valencia, Spain)
- Abstract要約: EMOVOME(Emotional Voice Messages)は、スペイン語話者100人のメッセージアプリで、実際の会話から999の音声メッセージを含む、自発的な音声データセットである。
ボイスメッセージは、参加者が採用される前に、実験室環境による意識的な偏見を避けるために、現場で発生した。
このデータベースは、野生における感情認識の研究に大きく貢献すると同時に、スペイン語に固有の自然で自由にアクセスできるリソースを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emotional Voice Messages (EMOVOME) is a spontaneous speech dataset containing
999 audio messages from real conversations on a messaging app from 100 Spanish
speakers, gender balanced. Voice messages were produced in-the-wild conditions
before participants were recruited, avoiding any conscious bias due to
laboratory environment. Audios were labeled in valence and arousal dimensions
by three non-experts and two experts, which were then combined to obtain a
final label per dimension. The experts also provided an extra label
corresponding to seven emotion categories. To set a baseline for future
investigations using EMOVOME, we implemented emotion recognition models using
both speech and audio transcriptions. For speech, we used the standard eGeMAPS
feature set and support vector machines, obtaining 49.27% and 44.71% unweighted
accuracy for valence and arousal respectively. For text, we fine-tuned a
multilingual BERT model and achieved 61.15% and 47.43% unweighted accuracy for
valence and arousal respectively. This database will significantly contribute
to research on emotion recognition in the wild, while also providing a unique
natural and freely accessible resource for Spanish.
- Abstract（参考訳）: EMOVOME(Emotional Voice Messages)は、スペイン語話者100人のメッセージアプリで、実際の会話から999の音声メッセージを含む、自発的な音声データセットである。
ボイスメッセージは、参加者が採用される前に、実験室環境による意識的な偏見を避けるために、現場で発生した。
音声は3人の非専門家と2人の専門家によってヴァレンスと覚醒次元でラベル付けされ、それらを組み合わせて次元ごとに最終ラベルを得た。
専門家は7つの感情カテゴリーに対応する追加ラベルも提供した。
EMOVOMEを用いた将来の調査のベースラインを設定するために,音声と音声の両方を用いた感情認識モデルを実装した。
音声では,標準の eGeMAPS 機能セットとサポートベクターを用いて,それぞれ49.27% と44.71% の未加重精度を得た。
テキストでは、多言語BERTモデルを微調整し、それぞれ61.15%と47.43%の未重み付き精度を達成した。
このデータベースは、野生における感情認識の研究に大きく貢献すると同時に、スペイン語に固有の自然で自由にアクセスできるリソースを提供する。
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