論文の概要: Unveiling Hidden Factors: Explainable AI for Feature Boosting in Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01624v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 22:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 19:54:03.334235
• Title: Unveiling Hidden Factors: Explainable AI for Feature Boosting in Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 隠れた要因を明らかにする: 音声感情認識における特徴増強のための説明可能なAI
• Authors: Alaa Nfissi, Wassim Bouachir, Nizar Bouguila, Brian Mishara,
• Abstract要約: 音声感情認識(SER)は、メンタルヘルス、教育、人間とコンピュータの相互作用など、いくつかの応用分野から注目されている。 本研究では,機械学習モデルの性能向上のための特徴関連性と説明可能性を強調した,SERの反復的特徴増強手法を提案する。 提案手法の有効性をトロントの感情音声セット(TESS)、ベルリンの感情音声データベース(EMO-DB)、Ryersonの感情音声データベース(RAVDESS)、Surrey Audio-Visual Expressed Emotioned Emotion(SAVEE)データセットのSERベンチマークで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.568724398229232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech emotion recognition (SER) has gained significant attention due to its several application fields, such as mental health, education, and human-computer interaction. However, the accuracy of SER systems is hindered by high-dimensional feature sets that may contain irrelevant and redundant information. To overcome this challenge, this study proposes an iterative feature boosting approach for SER that emphasizes feature relevance and explainability to enhance machine learning model performance. Our approach involves meticulous feature selection and analysis to build efficient SER systems. In addressing our main problem through model explainability, we employ a feature evaluation loop with Shapley values to iteratively refine feature sets. This process strikes a balance between model performance and transparency, which enables a comprehensive understanding of the model's predictions. The proposed approach offers several advantages, including the identification and removal of irrelevant and redundant features, leading to a more effective model. Additionally, it promotes explainability, facilitating comprehension of the model's predictions and the identification of crucial features for emotion determination. The effectiveness of the proposed method is validated on the SER benchmarks of the Toronto emotional speech set (TESS), Berlin Database of Emotional Speech (EMO-DB), Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS), and Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) datasets, outperforming state-of-the-art methods. To the best of our knowledge, this is the first work to incorporate model explainability into an SER framework. The source code of this paper is publicly available via this https://github.com/alaaNfissi/Unveiling-Hidden-Factors-Explainable-AI-for-Feature-Boosting-in-Speech -Emotion-Recognition.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)は、メンタルヘルス、教育、人間とコンピュータの相互作用など、いくつかの応用分野から注目されている。 しかし、SERシステムの精度は、無関係かつ冗長な情報を含む可能性のある高次元特徴集合によって妨げられる。 そこで本研究では,機械学習モデルの性能向上のための機能関連性や説明可能性を重視した,SERの反復的機能強化手法を提案する。 我々のアプローチは、効率的なSERシステムを構築するための細心の注意を要する特徴の選択と分析である。 モデル説明可能性による主要な問題に対処するために、Shapley値を持つ機能評価ループを用いて、反復的に機能セットを洗練します。 このプロセスはモデルの性能と透明性のバランスをとっており、モデルの予測を包括的に理解することができる。 提案手法は、無関係で冗長な特徴の識別や削除など、いくつかの利点を提供し、より効果的なモデルをもたらす。 さらに、説明可能性を促進し、モデルの予測の理解を促進し、感情決定の重要な特徴を識別する。 提案手法の有効性はトロントの感情音声セット(TESS)、ベルリンの感情音声データベース(EMO-DB)、Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song(RAVDESS)、およびSurrey Audio-Visual Expressed Emotion(SAVEE)データセットのSERベンチマークで検証され、最先端の手法よりも優れている。 私たちの知る限りでは、SERフレームワークにモデル説明可能性を導入するのはこれが初めてです。 本論文のソースコードは、https://github.com/alaaNfissi/Unveiling-Hidden-Factors-Explainable-AI-for-Feature-Boosting-in-Speech -Emotion-Recognitionを通じて公開されている。

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