Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Speech Emotion Recognition via Fine-Tuning Pre-Trained Models and Hyper-Parameter Optimisation

論文の概要: Enhancing Speech Emotion Recognition via Fine-Tuning Pre-Trained Models and Hyper-Parameter Optimisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07052v1
Date: Wed, 08 Oct 2025 14:20:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.546282
Title: Enhancing Speech Emotion Recognition via Fine-Tuning Pre-Trained Models and Hyper-Parameter Optimisation
Title（参考訳）: 微調整事前学習モデルによる音声感情認識の強化とハイパーパラメータ最適化
Authors: Aryan Golbaghi, Shuo Zhou,
Abstract要約: 本稿では,事前学習された表現とHPO戦略を用いた音声感情認識のためのワークフローを提案する。実験は、32GBのRAMを持つ8つのCPUコアで動作する。言語間の一般化のために、EmoDBで訓練されたHPOチューニングモデルでは、CREMA-Dでは0.25、RAVDESSでは0.26のゼロショット精度が向上している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.313347968067735
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We propose a workflow for speech emotion recognition (SER) that combines pre-trained representations with automated hyperparameter optimisation (HPO). Using SpeechBrain wav2vec2-base model fine-tuned on IEMOCAP as the encoder, we compare two HPO strategies, Gaussian Process Bayesian Optimisation (GP-BO) and Tree-structured Parzen Estimators (TPE), under an identical four-dimensional search space and 15-trial budget, with balanced class accuracy (BCA) on the German EmoDB corpus as the objective. All experiments run on 8 CPU cores with 32 GB RAM. GP-BO achieves 0.96 BCA in 11 minutes, and TPE (Hyperopt implementation) attains 0.97 in 15 minutes. In contrast, grid search requires 143 trials and 1,680 minutes to exceed 0.9 BCA, and the best AutoSpeech 2020 baseline reports only 0.85 in 30 minutes on GPU. For cross-lingual generalisation, an EmoDB-trained HPO-tuned model improves zero-shot accuracy by 0.25 on CREMA-D and 0.26 on RAVDESS. Results show that efficient HPO with pre-trained encoders delivers competitive SER on commodity CPUs. Source code to this work is available at: https://github.com/youngaryan/speechbrain-emotion-hpo.
Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習した表現と自動ハイパーパラメータ最適化(HPO)を組み合わせた音声感情認識(SER)のワークフローを提案する。我々は,IEMOCAPを符号化器として微調整したSpeechBrain wav2vec2ベースモデルを用いて,ドイツのEmoDBコーパス上で,同一の4次元探索空間と15次元予算の下で,Gaussian Process Bayesian Optimisation (GP-BO)とTree-structured Parzen Estimators (TPE)の2つのHPO戦略を比較した。すべての実験は、32GBのRAMを持つ8つのCPUコアで動作する。 GP-BOは11分で0.96BCA、TPE(Hyperopt実装)は15分で0.97BCAに達する。対照的に、グリッドサーチでは、0.9 BCAを超えるためには143のトライアルと1,680分を要する。言語間の一般化のために、EmoDBで訓練されたHPOチューニングモデルでは、CREMA-Dでは0.25、RAVDESSでは0.26のゼロショット精度が向上している。その結果,事前学習したエンコーダを用いた効率的なHPOは,コモディティCPU上での競合SERを実現することがわかった。この作業のソースコードは、https://github.com/youngaryan/speechbrain-emotion-hpo.comで公開されている。

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