論文の概要: Explaining Deep Learning Embeddings for Speech Emotion Recognition by Predicting Interpretable Acoustic Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09511v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 19:18:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 20:27:38.568179
- Title: Explaining Deep Learning Embeddings for Speech Emotion Recognition by Predicting Interpretable Acoustic Features
- Title（参考訳）: 解釈可能な音響特徴の予測による音声感情認識のためのDeep Learning Embeddingの説明
- Authors: Satvik Dixit, Daniel M. Low, Gasser Elbanna, Fabio Catania, Satrajit S. Ghosh,
- Abstract要約: 事前学習されたディープラーニング埋め込みは、音声感情認識において手作り音響特性よりも優れた性能を示している。
明瞭な物理的意味を持つ音響的特徴とは異なり、これらの埋め込みは明確な解釈可能性を持たない。
本稿では,音声の感情空間における深層学習の埋め込みを説明するための改良型探索手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.678610585849838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pre-trained deep learning embeddings have consistently shown superior performance over handcrafted acoustic features in speech emotion recognition (SER). However, unlike acoustic features with clear physical meaning, these embeddings lack clear interpretability. Explaining these embeddings is crucial for building trust in healthcare and security applications and advancing the scientific understanding of the acoustic information that is encoded in them. This paper proposes a modified probing approach to explain deep learning embeddings in the SER space. We predict interpretable acoustic features (e.g., f0, loudness) from (i) the complete set of embeddings and (ii) a subset of the embedding dimensions identified as most important for predicting each emotion. If the subset of the most important dimensions better predicts a given emotion than all dimensions and also predicts specific acoustic features more accurately, we infer those acoustic features are important for the embedding model for the given task. We conducted experiments using the WavLM embeddings and eGeMAPS acoustic features as audio representations, applying our method to the RAVDESS and SAVEE emotional speech datasets. Based on this evaluation, we demonstrate that Energy, Frequency, Spectral, and Temporal categories of acoustic features provide diminishing information to SER in that order, demonstrating the utility of the probing classifier method to relate embeddings to interpretable acoustic features.
- Abstract（参考訳）: 事前学習したディープラーニング埋め込みは、音声感情認識(SER)において、手作り音響特性よりも優れた性能を示している。
しかし、物理的な意味が明確である音響的特徴とは異なり、これらの埋め込みは明確な解釈可能性を持たない。
これらの埋め込みを説明することは、医療やセキュリティアプリケーションへの信頼の構築と、それらにエンコードされた音響情報の科学的理解を促進するために不可欠である。
本稿では,SER空間の深層学習埋め込みを説明するための改良型探索手法を提案する。
我々は解釈可能な音響特性(例えば、f0、ラウドネス)を推定する。
(i)埋め込みの完全なセット
(i) それぞれの感情を予測する上で最も重要であると認識された埋め込み次元のサブセット。
もし最も重要な次元のサブセットがすべての次元よりも与えられた感情をより正確に予測し、特定の音響的特徴をより正確に予測すれば、これらの音響的特徴は与えられたタスクの埋め込みモデルにとって重要であると推測する。
我々は,WavLM埋め込みとeGeMAPS音響特徴を音響表現として使用し,この手法をRAVDESSおよびSAVEE感情音声データセットに適用した。
この評価に基づき, 音響特徴のエネルギー, 周波数, スペクトル, 時間的カテゴリがSERにその順序で減少することを示すとともに, 埋め込みを解釈可能な音響特徴に関連付けるための探索分類法の有用性を実証する。
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