論文の概要: Improving Speech Emotion Recognition in Under-Resourced Languages via Speech-to-Speech Translation with Bootstrapping Data Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10985v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 08:36:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:28:59.443012
• Title: Improving Speech Emotion Recognition in Under-Resourced Languages via Speech-to-Speech Translation with Bootstrapping Data Selection
• Title（参考訳）: ブートストラップデータ選択による音声音声翻訳によるアンダーソース言語における音声感情認識の改善
• Authors: Hsi-Che Lin, Yi-Cheng Lin, Huang-Cheng Chou, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: 音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの自然な相互作用が可能な汎用AIエージェントを開発する上で重要な要素である。 英語や中国語以外の言語でラベル付きデータが不足しているため、堅牢な多言語SERシステムの構築は依然として困難である。 本稿では,低SERリソース言語におけるSERの性能向上のための手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.27067541740956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech Emotion Recognition (SER) is a crucial component in developing general-purpose AI agents capable of natural human-computer interaction. However, building robust multilingual SER systems remains challenging due to the scarcity of labeled data in languages other than English and Chinese. In this paper, we propose an approach to enhance SER performance in low SER resource languages by leveraging data from high-resource languages. Specifically, we employ expressive Speech-to-Speech translation (S2ST) combined with a novel bootstrapping data selection pipeline to generate labeled data in the target language. Extensive experiments demonstrate that our method is both effective and generalizable across different upstream models and languages. Our results suggest that this approach can facilitate the development of more scalable and robust multilingual SER systems.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの自然な相互作用が可能な汎用AIエージェントを開発する上で重要な要素である。 しかし、英語や中国語以外の言語ではラベル付きデータが不足しているため、堅牢な多言語SERシステムの構築は依然として困難である。 本稿では,低SERリソース言語におけるSERの性能向上のための手法を提案する。 具体的には、表現型音声音声翻訳(S2ST)と新しいブートストラップデータ選択パイプラインを組み合わせて、対象言語でラベル付きデータを生成する。 大規模な実験により,本手法は様々な上流モデルや言語にまたがって有効かつ一般化可能であることが示された。 提案手法により,よりスケーラブルで堅牢な多言語SERシステムの開発が容易になる可能性が示唆された。

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