論文の概要: Multi-Microphone Speech Emotion Recognition using the Hierarchical Token-semantic Audio Transformer Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03272v3
• Date: Sat, 14 Sep 2024 20:46:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 01:55:54.534508
• Title: Multi-Microphone Speech Emotion Recognition using the Hierarchical Token-semantic Audio Transformer Architecture
• Title（参考訳）: 階層型Token-Semantic Audio Transformerアーキテクチャを用いたマルチマイクロホン音声認識
• Authors: Ohad Cohen, Gershon Hazan, Sharon Gannot,
• Abstract要約: これらの課題に対処し、感情分類精度を向上させるために、マルチマイクロホン信号の処理を提案する。 我々は,マルチチャンネルオーディオ入力を処理するために,最先端のトランスフォーマーモデルであるHTS-ATを採用する。 我々のマルチマイクロフォンモデルは,実世界の残響環境での試験において,シングルチャネルベースラインに比べて優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.063156506583562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of most emotion recognition systems degrades in real-life situations ('in the wild' scenarios) where the audio is contaminated by reverberation. Our study explores new methods to alleviate the performance degradation of SER algorithms and develop a more robust system for adverse conditions. We propose processing multi-microphone signals to address these challenges and improve emotion classification accuracy. We adopt a state-of-the-art transformer model, the HTS-AT, to handle multi-channel audio inputs. We evaluate two strategies: averaging mel-spectrograms across channels and summing patch-embedded representations. Our multi-microphone model achieves superior performance compared to single-channel baselines when tested on real-world reverberant environments.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの感情認識システムの性能は、残響によって音声が汚染される現実の状況(「野生」シナリオ)で劣化する。 本研究では,SERアルゴリズムの性能劣化を緩和し,悪条件に対するより堅牢なシステムを構築するための新しい手法について検討する。 これらの課題に対処し、感情分類精度を向上させるために、マルチマイクロホン信号の処理を提案する。 我々は,マルチチャンネルオーディオ入力を処理するために,最先端のトランスフォーマーモデルであるHTS-ATを採用する。 チャネル間の平均メル-スペクトログラムの評価と,パッチ埋め込み表現の要約の2つの戦略を評価する。 我々のマルチマイクロフォンモデルは,実世界の残響環境での試験において,シングルチャネルベースラインと比較して優れた性能を実現する。

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