論文の概要: WavFusion: Towards wav2vec 2.0 Multimodal Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05558v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 06:43:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:26.496041
• Title: WavFusion: Towards wav2vec 2.0 Multimodal Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: WavFusion:wav2vec 2.0マルチモーダル音声認識を目指して
• Authors: Feng Li, Jiusong Luo, Wanjun Xia,
• Abstract要約: We propose WavFusion, a multimodal speech emotion recognition framework。 WavFusionは、効果的なマルチモーダル融合、モダリティ、差別的表現学習における重要な研究課題に対処する。 本研究は, 精度の高いマルチモーダルSERにおいて, ニュアンスな相互モーダル相互作用を捉え, 識別表現を学習することの重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3367170233149324
• License:
• Abstract: Speech emotion recognition (SER) remains a challenging yet crucial task due to the inherent complexity and diversity of human emotions. To address this problem, researchers attempt to fuse information from other modalities via multimodal learning. However, existing multimodal fusion techniques often overlook the intricacies of cross-modal interactions, resulting in suboptimal feature representations. In this paper, we propose WavFusion, a multimodal speech emotion recognition framework that addresses critical research problems in effective multimodal fusion, heterogeneity among modalities, and discriminative representation learning. By leveraging a gated cross-modal attention mechanism and multimodal homogeneous feature discrepancy learning, WavFusion demonstrates improved performance over existing state-of-the-art methods on benchmark datasets. Our work highlights the importance of capturing nuanced cross-modal interactions and learning discriminative representations for accurate multimodal SER. Experimental results on two benchmark datasets (IEMOCAP and MELD) demonstrate that WavFusion succeeds over the state-of-the-art strategies on emotion recognition.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)は、人間の感情の複雑さと多様性のため、難しいが重要な課題である。 この問題に対処するため、研究者はマルチモーダル学習を通じて他のモダリティからの情報を融合しようと試みている。 しかし、既存のマルチモーダル融合技術は、しばしば相互モーダル相互作用の複雑さを見落とし、結果として準最適特徴表現をもたらす。 本稿では,効果的なマルチモーダル融合,モーダル間の不均一性,識別的表現学習において重要な研究課題に対処する多モーダル音声感情認識フレームワークであるWavFusionを提案する。 ゲート型クロスモーダルアテンション機構とマルチモーダルな特徴差学習を活用することで、ベンチマークデータセット上の既存の最先端メソッドよりもパフォーマンスが向上することを示した。 本研究は, 精度の高いマルチモーダルSERにおいて, ニュアンスな相互モーダル相互作用を捉え, 識別表現を学習することの重要性を強調した。 2つのベンチマークデータセット(IEMOCAPとMELD)の実験結果は、WavFusionが感情認識の最先端戦略に成功していることを示している。

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