論文の概要: Coverage-Guaranteed Speech Emotion Recognition via Calibrated Uncertainty-Adaptive Prediction Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22712v2
• Date: Fri, 25 Apr 2025 13:00:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 18:47:07.488249
• Title: Coverage-Guaranteed Speech Emotion Recognition via Calibrated Uncertainty-Adaptive Prediction Sets
• Title（参考訳）: キャリブレーションされた不確実性適応予測セットによる包含保証音声感情認識
• Authors: Zijun Jia,
• Abstract要約: 音声感情認識は、初期の負の感情を検知し、事故を減らす。 従来の手法は過度な適合と誤校正の問題に直面している。 本稿では,テストデータに対する統計的に厳密な正当性カバレッジを確保するためのリスク管理フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Road rage, driven by emotional outbursts, endangers road and public safety. Speech Emotion Recognition (SER) can detect early negative emotions to reduce accidents, but traditional methods (e.g., HMMs, LSTMs) using 1D speech signals face overfitting and miscalibration issues. This paper proposes a risk management framework ensuring statistically rigorous correctness coverage for test data. We separate a calibration set, design a binary loss function to check if ground-truth labels are in prediction sets, calibrated by data-driven threshold $\lambda$. A joint loss function on the calibration set adjusts $\lambda$ according to user-specified risk level $\alpha$, bounding the test loss expectation by $\alpha$. Evaluations on 6 models across 2 datasets show our framework strictly maintains average correctness coverage $\geq 1-\alpha$ and controls marginal error rates under various calibration-test splits (e.g., 0.1). Additionally, a small-batch online calibration framework based on local exchangeability is proposed for complex scenarios with data domain offset or non-IID batches. By constructing a non-negative test martingale, it ensures prediction set coverage in dynamic environments, validated via cross-dataset experiments.
• Abstract（参考訳）: 感情的なアウトバースト、危険道路、公共の安全によって引き起こされる道路の怒り。 音声感情認識(SER)は、初期の負の感情を検知して事故を減らすことができるが、1D音声信号を用いた従来の方法(例えば、HMM、LSTM)は過度な適合と誤校正の問題に直面している。 本稿では,テストデータに対する統計的に厳密な正当性カバレッジを確保するためのリスク管理フレームワークを提案する。 我々は、キャリブレーションセットを分離し、二項損失関数を設計し、データ駆動しきい値$\lambda$でキャリブレーションされた接地トラスラベルが予測セットにあるかどうかを確認する。 キャリブレーションセットの合同損失関数は、ユーザ指定リスクレベル$\alpha$に従って$\lambda$を調整し、テスト損失期待値を$\alpha$に制限する。 2つのデータセットにまたがる6つのモデルを評価すると、我々のフレームワークは平均精度を$\geq 1-\alpha$で厳格に維持し、様々なキャリブレーションテストの分割(例:0.1)で限界誤差率を制御する。 さらに、データドメインオフセットや非IIDバッチを伴う複雑なシナリオに対して、ローカル交換可能性に基づく小さなバッチオンラインキャリブレーションフレームワークを提案する。 非負のテストマーチンゲールを構築することで、動的環境における予測セットのカバレッジを保証し、クロスデータセット実験を通じて検証する。

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