論文の概要: Speaker Emotion Recognition: Leveraging Self-Supervised Models for Feature Extraction Using Wav2Vec2 and HuBERT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02964v2
- Date: Wed, 06 Nov 2024 14:18:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-07 11:17:51.299493
- Title: Speaker Emotion Recognition: Leveraging Self-Supervised Models for Feature Extraction Using Wav2Vec2 and HuBERT
- Title（参考訳）: 話者感情認識: Wav2Vec2 と HuBERT を用いた自己監督モデルによる特徴抽出
- Authors: Pourya Jafarzadeh, Amir Mohammad Rostami, Padideh Choobdar,
- Abstract要約: 本研究では, 自己教師型トランスフォーマーモデルであるWav2Vec2とHuBERTを用いて, 話者の感情を音声から判断する。
提案手法は、RAVDESS、SHEMO、SAVEE、AESDD、Emo-DBを含む計算可能なデータセットに基づいて評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Speech is the most natural way of expressing ourselves as humans. Identifying emotion from speech is a nontrivial task due to the ambiguous definition of emotion itself. Speaker Emotion Recognition (SER) is essential for understanding human emotional behavior. The SER task is challenging due to the variety of speakers, background noise, complexity of emotions, and speaking styles. It has many applications in education, healthcare, customer service, and Human-Computer Interaction (HCI). Previously, conventional machine learning methods such as SVM, HMM, and KNN have been used for the SER task. In recent years, deep learning methods have become popular, with convolutional neural networks and recurrent neural networks being used for SER tasks. The input of these methods is mostly spectrograms and hand-crafted features. In this work, we study the use of self-supervised transformer-based models, Wav2Vec2 and HuBERT, to determine the emotion of speakers from their voice. The models automatically extract features from raw audio signals, which are then used for the classification task. The proposed solution is evaluated on reputable datasets, including RAVDESS, SHEMO, SAVEE, AESDD, and Emo-DB. The results show the effectiveness of the proposed method on different datasets. Moreover, the model has been used for real-world applications like call center conversations, and the results demonstrate that the model accurately predicts emotions.
- Abstract（参考訳）: スピーチは、自分自身を人間として表現する最も自然な方法です。
音声から感情を識別することは、感情自体の曖昧な定義のため、非自明な作業である。
話者感情認識(SER)は、人間の感情行動を理解するのに不可欠である。
SERタスクは、さまざまな話者、バックグラウンドノイズ、感情の複雑さ、話し方によって困難である。
教育、医療、カスタマーサービス、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)に多くの応用がある。
これまで、SERタスクにはSVM、HMM、KNNといった従来の機械学習手法が用いられてきた。
近年,SERタスクに畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークなど,ディープラーニング手法が普及している。
これらの手法の入力は主に分光器と手作りの特徴である。
本研究では,自己教師型トランスフォーマーモデルであるWav2Vec2とHuBERTを用いて,音声から話者の感情を判断する。
モデルは、生音声信号から自動的に特徴を抽出し、それを分類タスクに使用する。
提案手法は、RAVDESS、SHEMO、SAVEE、AESDD、Emo-DBを含む計算可能なデータセットに基づいて評価される。
その結果,提案手法の異なるデータセットに対する有効性を示した。
さらに、このモデルはコールセンターの会話のような現実世界のアプリケーションに使われており、結果はモデルが感情を正確に予測していることを示している。
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