Fugu-MT 論文翻訳(概要): Beyond Silent Letters: Amplifying LLMs in Emotion Recognition with Vocal Nuances

論文の概要: Beyond Silent Letters: Amplifying LLMs in Emotion Recognition with Vocal Nuances

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21315v2
Date: Thu, 1 Aug 2024 01:17:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-02 11:29:04.431365
Title: Beyond Silent Letters: Amplifying LLMs in Emotion Recognition with Vocal Nuances
Title（参考訳）: サイレントレターを超えて:声のニュアンスによる感情認識におけるLLMの増幅
Authors: Zehui Wu, Ziwei Gong, Lin Ai, Pengyuan Shi, Kaan Donbekci, Julia Hirschberg,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた音声における感情検出の新しいアプローチを提案する。音声の特徴を自然言語記述に変換することで音声入力処理におけるLLMの限界に対処する。提案手法はこれらの記述をテキストプロンプトに統合し,LLMがアーキテクチャ変更なしにマルチモーダル感情分析を行うことを可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.396456345114466
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces a novel approach to emotion detection in speech using Large Language Models (LLMs). We address the limitation of LLMs in processing audio inputs by translating speech characteristics into natural language descriptions. Our method integrates these descriptions into text prompts, enabling LLMs to perform multimodal emotion analysis without architectural modifications. We evaluate our approach on two datasets: IEMOCAP and MELD, demonstrating significant improvements in emotion recognition accuracy, particularly for high-quality audio data. Our experiments show that incorporating speech descriptions yields a 2 percentage point increase in weighted F1 score on IEMOCAP (from 70.111\% to 72.596\%). We also compare various LLM architectures and explore the effectiveness of different feature representations. Our findings highlight the potential of this approach in enhancing emotion detection capabilities of LLMs and underscore the importance of audio quality in speech-based emotion recognition tasks. We'll release the source code on Github.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた音声における感情検出手法を提案する。音声の特徴を自然言語記述に変換することで音声入力処理におけるLLMの限界に対処する。提案手法はこれらの記述をテキストプロンプトに統合し,LLMがアーキテクチャ変更なしにマルチモーダル感情分析を行うことを可能にする。我々は、IEMOCAPとMELDという2つのデータセットに対するアプローチを評価し、特に高品質な音声データに対して、感情認識精度を大幅に改善したことを示す。実験の結果,IEMOCAPの重み付きF1スコアは70.111\%から72.596\%に2ポイント上昇した。また、様々なLLMアーキテクチャを比較し、異なる特徴表現の有効性について検討する。本研究は,LLMの感情検出能力向上におけるこのアプローチの可能性を明らかにするとともに,音声による感情認識タスクにおける音質の重要性を明らかにするものである。ソースコードはGithubで公開します。

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