Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distilled HuBERT for Mobile Speech Emotion Recognition: A Cross-Corpus Validation Study

論文の概要: Distilled HuBERT for Mobile Speech Emotion Recognition: A Cross-Corpus Validation Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23435v2
Date: Wed, 31 Dec 2025 12:50:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-01 15:47:54.42512
Title: Distilled HuBERT for Mobile Speech Emotion Recognition: A Cross-Corpus Validation Study
Title（参考訳）: モバイル音声感情認識のための蒸留Humbert : クロスコーパス検証による検証
Authors: Saifelden M. Ismail,
Abstract要約: 音声感情認識(SER)はモバイルアプリケーションにとって大きな可能性を秘めている。本稿では, DistilHuBERTに基づく移動効率SERシステムを提案する。 RAVDESSのクロスコーパス評価では、行動的感情の劇場的性質は、特定の感情カテゴリーではなく、覚醒レベルによって予測される。
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: Speech Emotion Recognition (SER) has significant potential for mobile applications, yet deployment remains constrained by the computational demands of state-of-the-art transformer architectures. This paper presents a mobile-efficient SER system based on DistilHuBERT, a distilled and 8-bit quantized transformer that achieves approximately 92% parameter reduction compared to full-scale Wav2Vec 2.0 models while maintaining competitive accuracy. We conduct a rigorous 5-fold Leave-One-Session-Out (LOSO) cross-validation on the IEMOCAP dataset to ensure speaker independence, augmented with cross-corpus training on CREMA-D to enhance generalization. Cross-corpus training with CREMA-D yields a 1.2% improvement in Weighted Accuracy, a 1.4% gain in Macro F1-score, and a 32% reduction in cross-fold variance, with the Neutral class showing the most substantial benefit at 5.4% F1-score improvement. Our approach achieves an Unweighted Accuracy of 61.4% with a quantized model footprint of only 23 MB, representing approximately 91% of the Unweighted Accuracy of a full-scale baseline. Cross-corpus evaluation on RAVDESS reveals that the theatrical nature of acted emotions causes predictions to cluster by arousal level rather than by specific emotion categories - happiness predictions systematically bleed into anger predictions, and sadness predictions bleed into neutral predictions, due to acoustic saturation when actors prioritize clarity over subtlety. Despite this theatricality effect reducing overall RAVDESS accuracy to 46.64%, the model maintains robust arousal detection with 99% recall for anger, 55% recall for neutral, and 27% recall for sadness. These findings demonstrate a Pareto-optimal tradeoff between model size and accuracy, enabling practical affect recognition on resource-constrained mobile devices.
Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)はモバイルアプリケーションにとって大きな可能性を秘めている。本稿では,蒸留および8ビット量子化変換器であるDistilHuBERTに基づく移動効率SERシステムを提案する。我々は,IEMOCAPデータセット上で厳密な5倍のLeave-One-Session-Out(LOSO)クロスバリデーションを行い,話者独立性を確保し,CREMA-D上でのクロスコーパストレーニングを併用して一般化を強化する。 CREMA-Dを使用したクロスコーパストレーニングでは、重み付け精度が1.2%向上し、マクロF1スコアが1.4%上昇し、クロスフォールド分散が32%減少し、ニュートラルクラスは5.4%のF1スコア改善で最も大きな恩恵を受けている。提案手法は,23MBの量子化モデルフットプリントで61.4%の非重み付き精度を実現し,フルスケールベースラインの非重み付き精度の約91%を占める。 RAVDESSのクロスコーパス評価では、演技された感情の劇場的性質は、特定の感情カテゴリーではなく、覚醒レベルでの予測を引き起こすことが明らかとなった。この劇場効果により全RAVDESSの精度は46.64%に低下するが、怒りの99%のリコール、中立の55%のリコール、悲しみの27%のリコールで堅牢な覚醒検出を維持している。これらの結果から, モデルサイズと精度のパレート最適トレードオフが示され, 資源制約されたモバイルデバイス上での実用的な影響認識が可能となった。

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