論文の概要: CO-VADA: A Confidence-Oriented Voice Augmentation Debiasing Approach for Fair Speech Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06071v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 13:25:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.486974
• Title: CO-VADA: A Confidence-Oriented Voice Augmentation Debiasing Approach for Fair Speech Emotion Recognition
• Title（参考訳）: CO-VADA:公正な音声感情認識のための信頼度指向型音声強調脱バイアス手法
• Authors: Yun-Shao Tsai, Yi-Cheng Lin, Huang-Cheng Chou, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: モデルアーキテクチャの変更や人口統計情報への依存を伴わずにバイアスを緩和する信頼性指向音声強調脱バイアス手法であるCO-VADAを提案する。 CO-VADAはトレーニングデータに存在するバイアスパターンを反映したトレーニングサンプルを特定し、無関係な属性を変更してサンプルを生成するために音声変換を適用する。 我々のフレームワークは様々なSERモデルや音声変換ツールと互換性があり、SERシステムの公平性を改善するためのスケーラブルで実用的なソリューションとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.27067541740956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Bias in speech emotion recognition (SER) systems often stems from spurious correlations between speaker characteristics and emotional labels, leading to unfair predictions across demographic groups. Many existing debiasing methods require model-specific changes or demographic annotations, limiting their practical use. We present CO-VADA, a Confidence-Oriented Voice Augmentation Debiasing Approach that mitigates bias without modifying model architecture or relying on demographic information. CO-VADA identifies training samples that reflect bias patterns present in the training data and then applies voice conversion to alter irrelevant attributes and generate samples. These augmented samples introduce speaker variations that differ from dominant patterns in the data, guiding the model to focus more on emotion-relevant features. Our framework is compatible with various SER models and voice conversion tools, making it a scalable and practical solution for improving fairness in SER systems.
• Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)システムにおけるバイアスは、話者特性と感情的ラベルの急激な相関から生じることが多く、人口集団間で不公平な予測をもたらす。 既存のデバイアス法の多くは、モデル固有の変更や人口統計学的アノテーションを必要とし、実用的使用を制限する。 モデルアーキテクチャの変更や人口統計情報への依存を伴わずにバイアスを緩和する信頼性指向音声強調脱バイアス手法であるCO-VADAを提案する。 CO-VADAはトレーニングデータに存在するバイアスパターンを反映したトレーニングサンプルを特定し、無関係な属性を変更してサンプルを生成するために音声変換を適用する。 これらの強化サンプルは、データの主要なパターンとは異なる話者のバリエーションを導入し、モデルが感情関連機能にもっと焦点を合わせるように誘導する。 我々のフレームワークは様々なSERモデルや音声変換ツールと互換性があり、SERシステムの公平性を改善するためのスケーラブルで実用的なソリューションとなっている。

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