論文の概要: TRNet: Two-level Refinement Network leveraging Speech Enhancement for Noise Robust Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12979v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 16:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 14:26:33.383341
• Title: TRNet: Two-level Refinement Network leveraging Speech Enhancement for Noise Robust Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: TRNet:ノイズロバスト音声認識における音声強調を利用した2レベルリファインメントネットワーク
• Authors: Chengxin Chen, Pengyuan Zhang,
• Abstract要約: 音声感情認識(SER)はユビキタス環境騒音を受ける。 TRNetと呼ばれる2レベルリファインメントネットワークを導入し、この問題に対処する。 TRNetは,一致した環境と一致しない環境の両方において,システムのロバスト性を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.756961194844717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One persistent challenge in Speech Emotion Recognition (SER) is the ubiquitous environmental noise, which frequently results in diminished SER performance in practical use. In this paper, we introduce a Two-level Refinement Network, dubbed TRNet, to address this challenge. Specifically, a pre-trained speech enhancement module is employed for front-end noise reduction and noise level estimation. Later, we utilize clean speech spectrograms and their corresponding deep representations as reference signals to refine the spectrogram distortion and representation shift of enhanced speech during model training. Experimental results validate that the proposed TRNet substantially increases the system's robustness in both matched and unmatched noisy environments, without compromising its performance in clean environments.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)における永続的課題の1つは、ユビキタス環境騒音であり、実用上はSERの性能が低下することが多い。 本稿では,この課題に対処するため,TRNetと呼ばれる2レベルリファインメントネットワークを提案する。 具体的には、事前訓練された音声強調モジュールを用いて、フロントエンド雑音の低減と雑音レベルの推定を行う。 その後、クリーン音声スペクトログラムとその対応する深部表現を参照信号として利用し、モデル学習時のスペクトル歪みと強調音声の表現シフトを洗練させる。 提案したTRNetは, クリーン環境における性能を損なうことなく, 一致した環境と一致しない環境の両方において, システムの堅牢性を大幅に向上することを確認した。

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