比较缓解人格识别中组间可变性的方法
声音
2018-02-06 v1 计算与语言
音频与语音处理
摘要
已发现人格可预测许多生活结果，并且从说话者话语中自动识别人格引起了巨大兴趣。此前，我们对大五人格特质（经验开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质）中每一项的高、中、低三类分类取得了 37%–44% 的准确率。我们在此表明，通过考虑数据中性别和 L1（第一语言）的异质性，我们可以提升该任务的性能，我们的数据包含来自中国和标准美国英语（SAE）母语男性与女性的英语语音。我们尝试了按 L1 和性别个性化模型，以及按说话者、L1 组和/或性别对特征进行归一化。
引用
@article{arxiv.1802.01405,
title = {Comparing approaches for mitigating intergroup variability in personality recognition},
author = {Guozhen An and Rivka Levitan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.01405},
year = {2018}
}