論文の概要: Representation Learning with Parameterised Quantum Circuits for Advancing Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12050v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 12:19:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:38:45.074707
• Title: Representation Learning with Parameterised Quantum Circuits for Advancing Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: パラメータ化量子回路を用いた音声認識のための表現学習
• Authors: Thejan Rajapakshe, Rajib Rana, Farina Riaz, Sara Khalifa, Björn W. Schuller,
• Abstract要約: 音声感情認識(SER)は、特徴の複雑な依存性と、音声を通して伝達される感情表現の重なり合う性質により、人間とコンピュータの相互作用において複雑なタスクである。 本稿では、畳み込み量子回路と従来のコナールニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを統合するハイブリッド古典量子フレームワークを提案する。 重ね合わせや絡み合わせなどの量子特性を活用することにより、提案モデルは特徴表現を強化し、古典的手法よりも複雑な依存関係を効果的にキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.98283871637917
• License:
• Abstract: Speech Emotion Recognition (SER) is a complex and challenging task in human-computer interaction due to the intricate dependencies of features and the overlapping nature of emotional expressions conveyed through speech. Although traditional deep learning methods have shown effectiveness, they often struggle to capture subtle emotional variations and overlapping states. This paper introduces a hybrid classical-quantum framework that integrates Parameterised Quantum Circuits (PQCs) with conventional Convolutional Neural Network (CNN) architectures. By leveraging quantum properties such as superposition and entanglement, the proposed model enhances feature representation and captures complex dependencies more effectively than classical methods. Experimental evaluations conducted on benchmark datasets, including IEMOCAP, RECOLA, and MSP-Improv, demonstrate that the hybrid model achieves higher accuracy in both binary and multi-class emotion classification while significantly reducing the number of trainable parameters. While a few existing studies have explored the feasibility of using Quantum Circuits to reduce model complexity, none have successfully shown how they can enhance accuracy. This study is the first to demonstrate that Quantum Circuits has the potential to improve the accuracy of SER. The findings highlight the promise of QML to transform SER, suggesting a promising direction for future research and practical applications in emotion-aware systems.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)は、特徴の複雑な依存性と、音声を通して伝達される感情表現の重なり合う性質により、人間とコンピュータの相互作用において複雑かつ困難な課題である。 従来のディープラーニング手法は効果を示すが、微妙な感情の変化や重なり合う状態を捉えるのに苦労することが多い。 本稿では、パラメータ化量子回路(PQC)と従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを統合するハイブリッド古典量子フレームワークを提案する。 重ね合わせや絡み合わせなどの量子特性を活用することにより、提案モデルは特徴表現を強化し、古典的手法よりも複雑な依存関係を効果的にキャプチャする。 IEMOCAP, RECOLA, MSP-Improvなどのベンチマークデータセットで行った実験の結果, ハイブリッドモデルでは, 訓練可能なパラメータの数を著しく減らしながら, バイナリとマルチクラスの両方の感情分類において高い精度が得られることが示された。 いくつかの既存研究では、モデルの複雑さを減らすためにQuantum Circuitsを使用することの可能性を探っているが、精度を向上する方法は示されていない。 この研究は、量子回路がSERの精度を向上させる可能性を初めて証明したものである。 この結果は、QMLがSERをトランスフォーメーションする可能性を浮き彫りにし、将来の研究と感情認識システムにおける実践的応用に有望な方向性を示唆している。

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