論文の概要: Mitigating Subgroup Disparities in Multi-Label Speech Emotion Recognition: A Pseudo-Labeling and Unsupervised Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14449v3
• Date: Fri, 30 May 2025 17:10:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 15:03:35.045563
• Title: Mitigating Subgroup Disparities in Multi-Label Speech Emotion Recognition: A Pseudo-Labeling and Unsupervised Learning Approach
• Title（参考訳）: マルチラベル音声認識におけるサブグループ差の緩和:擬似ラベルと教師なし学習アプローチ
• Authors: Yi-Cheng Lin, Huang-Cheng Chou, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: Implicit Demography Inference (IDI)モジュールは、k平均クラスタリングを用いて、音声感情認識(SER)におけるバイアスを軽減する 実験により、擬似ラベルIDIはサブグループの格差を減らし、フェアネスの指標を28%以上改善することが示された。 教師なしのIDIは、SERのパフォーマンスが3.6%未満のフェアネス指標を4.6%以上改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.824673312331626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While subgroup disparities and performance bias are increasingly studied in computational research, fairness in categorical Speech Emotion Recognition (SER) remains underexplored. Existing methods often rely on explicit demographic labels, which are difficult to obtain due to privacy concerns. To address this limitation, we introduce an Implicit Demography Inference (IDI) module that leverages pseudo-labeling from a pre-trained model and unsupervised learning using k-means clustering to mitigate bias in SER. Our experiments show that pseudo-labeling IDI reduces subgroup disparities, improving fairness metrics by over 28% with less than a 2% decrease in SER accuracy. Also, the unsupervised IDI yields more than a 4.6% improvement in fairness metrics with a drop of less than 3.6% in SER performance. Further analyses reveal that the unsupervised IDI consistently mitigates race and age disparities, demonstrating its potential when explicit demographic information is unavailable.
• Abstract（参考訳）: サブグループの格差や性能バイアスが計算研究でますます研究されているが、分類的音声感情認識(SER)の公平性はいまだに未解明である。 既存の手法は、しばしば明示的な人口統計ラベルに依存しており、プライバシー上の懸念から入手するのが困難である。 この制限に対処するために,事前学習モデルからの擬似ラベル付けとk-meansクラスタリングによる教師なし学習を利用して,SERのバイアスを軽減するImplicit Demography Inference(IDI)モジュールを導入する。 実験の結果,擬似ラベルIDIはサブグループの格差を減らし,SERの精度を2%以下で28%以上改善した。 また、教師なしIDIは、SERのパフォーマンスが3.6%未満のフェアネス指標を4.6%以上改善している。 さらに分析したところ、教師なしのIDIは人種と年齢格差を一貫して緩和し、明示的な人口統計情報が利用できない場合にその可能性を示す。

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