基于误差与基于相关的损失函数在多任务学习维度语音情感识别中的评估
音频与语音处理
2022-07-22 v2
摘要
损失函数的选择是机器学习的关键部分。本文评估了回归任务维度语音情感识别中常用的两种不同损失函数：一种基于误差，一种基于相关。我们发现，使用基于相关的具有一致性相关系数 (CCC) 损失的损失函数，在平均 CCC 分数方面，比使用均方误差 (MSE) 损失和平均绝对误差 (MAE) 的基于误差的损失函数性能更好。结果在两个输入特征集和两个数据集上一致。这两种损失函数的测试预测散点图也证实了由 CCC 分数测得的结果。
引用
@article{arxiv.2003.10724,
title = {Evaluation of Error and Correlation-Based Loss Functions For Multitask Learning Dimensional Speech Emotion Recognition},
author = {Bagus Tris Atmaja and Masato Akagi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.10724},
year = {2022}
}
备注
3 figures, 3 tables, submitted to ANV 2020