Fugu-MT 論文翻訳(概要): MSP-Podcast SER Challenge 2024: L'antenne du Ventoux Multimodal Self-Supervised Learning for Speech Emotion Recognition

論文の概要: MSP-Podcast SER Challenge 2024: L'antenne du Ventoux Multimodal Self-Supervised Learning for Speech Emotion Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05746v1
Date: Mon, 8 Jul 2024 08:52:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 16:20:46.836454
Title: MSP-Podcast SER Challenge 2024: L'antenne du Ventoux Multimodal Self-Supervised Learning for Speech Emotion Recognition
Title（参考訳）: MSP-Podcast SER Challenge 2024: L'antenne du Ventoux Multimodal Self-Supervised Learning for Speech Emotion Recognition
Authors: Jarod Duret, Mickael Rouvier, Yannick Estève,
Abstract要約: MSP-Podcast Speech Emotion Recognition (SER) Challengeの2024版を提出する。この課題は、カテゴリー的感情認識(Categorical Emotion Recognition)と感情的属性予測(Emotional Attribute Prediction)の2つの異なるタスクに分けられる。我々のアプローチでは、個別に訓練されたモデルと、SVM(Support Vector Machine)を使用してスコアレベルで融合したモデルのアンサンブルを採用しています。この共同訓練手法は、感情状態を正確に分類するシステムの能力を高めることを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.808666808009926
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we detail our submission to the 2024 edition of the MSP-Podcast Speech Emotion Recognition (SER) Challenge. This challenge is divided into two distinct tasks: Categorical Emotion Recognition and Emotional Attribute Prediction. We concentrated our efforts on Task 1, which involves the categorical classification of eight emotional states using data from the MSP-Podcast dataset. Our approach employs an ensemble of models, each trained independently and then fused at the score level using a Support Vector Machine (SVM) classifier. The models were trained using various strategies, including Self-Supervised Learning (SSL) fine-tuning across different modalities: speech alone, text alone, and a combined speech and text approach. This joint training methodology aims to enhance the system's ability to accurately classify emotional states. This joint training methodology aims to enhance the system's ability to accurately classify emotional states. Thus, the system obtained F1-macro of 0.35\% on development set.
Abstract（参考訳）: 本稿では,MSP-Podcast Speech Emotion Recognition (SER) Challengeの2024年版への提出について詳述する。この課題は、カテゴリー的感情認識(Categorical Emotion Recognition)と感情的属性予測(Emotional Attribute Prediction)の2つの異なるタスクに分けられる。 MSP-Podcastデータセットから得られたデータを用いて、8つの感情状態のカテゴリー分類を行うタスク1に集中した。提案手法では,SVM(Support Vector Machine)分類器を用いて,個別に学習し,スコアレベルで融合したモデルのアンサンブルを用いる。モデルは、音声単独、テキスト単独、音声とテキストの組み合わせアプローチなど、さまざまなモードにわたる自己監視学習(SSL)の微調整など、さまざまな戦略を用いて訓練された。この共同訓練手法は、感情状態を正確に分類するシステムの能力を高めることを目的としている。この共同訓練手法は、感情状態を正確に分類するシステムの能力を高めることを目的としている。これにより、F1-macroは0.35\%となる。

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