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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22712v3
• Date: Tue, 06 May 2025 06:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 14:45:09.293988
• 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: しばしば感情的な抑圧と突然のアウトバーストによって引き起こされる道路の怒りは、衝突や攻撃的な行動を引き起こすことによって道路の安全を著しく脅かす。 音声感情認識技術は、ネガティブな感情を早期に識別し、タイムリーな警告を発することにより、このリスクを軽減することができる。 本稿では,予測精度を統計的に厳格に保証するリスク制御予測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, often triggered by emotional suppression and sudden outbursts, significantly threatens road safety by causing collisions and aggressive behavior. Speech emotion recognition technologies can mitigate this risk by identifying negative emotions early and issuing timely alerts. However, current SER methods, such as those based on hidden markov models and Long short-term memory networks, primarily handle one-dimensional signals, frequently experience overfitting, and lack calibration, limiting their safety-critical effectiveness. We propose a novel risk-controlled prediction framework providing statistically rigorous guarantees on prediction accuracy. This approach employs a calibration set to define a binary loss function indicating whether the true label is included in the prediction set. Using a data-driven threshold $\beta$, we optimize a joint loss function to maintain an expected test loss bounded by a user-specified risk level $\alpha$. Evaluations across six baseline models and two benchmark datasets demonstrate our framework consistently achieves a minimum coverage of $1 - \alpha$, effectively controlling marginal error rates despite varying calibration-test split ratios (e.g., 0.1). The robustness and generalizability of the framework are further validated through an extension to small-batch online calibration under a local exchangeability assumption. We construct a non-negative test martingale to maintain prediction validity even in dynamic and non-exchangeable environments. Cross-dataset tests confirm our method's ability to uphold reliable statistical guarantees in realistic, evolving data scenarios.
• Abstract（参考訳）: しばしば感情的な抑圧と突然のアウトバーストによって引き起こされる道路の怒りは、衝突や攻撃的な行動を引き起こすことによって道路の安全を著しく脅かす。 音声感情認識技術は、ネガティブな感情を早期に識別し、タイムリーな警告を発することにより、このリスクを軽減することができる。 しかしながら、隠れマルコフモデルやロング短期記憶ネットワークをベースとした現在のSER手法は、主に1次元の信号を扱うが、過度に適合し、キャリブレーションが欠如しており、安全性に重要な効果が制限されている。 本稿では,予測精度を統計的に厳格に保証するリスク制御予測フレームワークを提案する。 このアプローチでは、キャリブレーションセットを使用して、真のラベルが予測セットに含まれるかどうかを示す二項損失関数を定義する。 データ駆動のしきい値$\beta$を使用して、ユーザ指定のリスクレベル$\alpha$によって制限された期待されるテスト損失を維持するために、関節損失関数を最適化します。 6つのベースラインモデルと2つのベンチマークデータセットによる評価は、キャリブレーションテストのスプリット比(例:0.1)が異なるにもかかわらず、我々のフレームワークが最小1- \alpha$のカバレッジを継続的に達成していることを示している。 フレームワークの堅牢性と一般化性は、局所交換可能性仮定の下で、小さなバッチオンラインキャリブレーションの拡張を通じてさらに検証される。 動的かつ非交換可能な環境においても予測精度を維持するために,非負のテストマーチンゲールを構築した。 クロスデータセットテストは、現実的で進化するデータシナリオにおいて、信頼性の高い統計的保証を維持できる方法の能力を確認します。

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