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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12050v3
• Date: Wed, 25 Jun 2025 11:26:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 14:36:55.184338
• 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)における量子回路(PQC)の利用について検討する。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にPQCを統合するハイブリッド量子古典アーキテクチャを提案する。 トレーニング可能なパラメータの50%以上を削減し,古典的なCNNベースラインに対する分類性能の向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.98283871637917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning (QML) offers a promising avenue for advancing representation learning in complex signal domains. In this study, we investigate the use of parameterised quantum circuits (PQCs) for speech emotion recognition (SER) a challenging task due to the subtle temporal variations and overlapping affective states in vocal signals. We propose a hybrid quantum classical architecture that integrates PQCs into a conventional convolutional neural network (CNN), leveraging quantum properties such as superposition and entanglement to enrich emotional feature representations. Experimental evaluations on three benchmark datasets IEMOCAP, RECOLA, and MSP-IMPROV demonstrate that our hybrid model achieves improved classification performance relative to a purely classical CNN baseline, with over 50% reduction in trainable parameters. This work provides early evidence of the potential for QML to enhance emotion recognition and lays the foundation for future quantum-enabled affective computing systems.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、複雑な信号領域における表現学習を進めるための有望な道を提供する。 本研究では,音声信号の微妙な時間変化と重なり合う感情状態により,音声感情認識(SER)にパラメータ化量子回路(PQC)を用いることを課題とする。 本稿では,PQCを従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に統合するハイブリッド量子古典アーキテクチャを提案する。 IEMOCAP, RECOLA, MSP-IMPROVの3つのベンチマークデータセットに対する実験結果から,本ハイブリッドモデルが学習パラメータの50%以上を削減した純粋古典的CNNベースラインに対する分類性能の向上を実証した。 この研究は、QMLが感情認識を強化する可能性を早期に証明し、将来の量子可能な感情コンピューティングシステムの基盤となる。

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