利用自发性学习改进语音情感识别
音频与语音处理
2018-06-15 v3 计算与语言
人机交互
声音
摘要
我们研究了在情感识别背景下语音自发性（即给定语音是否为自发产生）的影响与效用。我们假设语音中的情感内容与其自发性相互关联，并将自发性分类作为情感识别问题的辅助任务。我们提出了两种利用自发性改进语音情感识别的监督学习设置：一种是在执行情感识别之前先进行自发性检测的层次化模型，以及一种联合学习识别自发性和情感的多任务学习模型。通过在著名的 IEMOCAP 数据库上的各种实验，我们表明通过将自发性检测作为附加任务，相比未考虑自发性的情感识别系统可取得显著改进。我们在 IEMOCAP 数据库上取得了当前最优（SOTA）的情感识别准确率（4分类，69.1%），优于若干相关且具有竞争力的基线。
引用
@article{arxiv.1712.04753,
title = {Learning Spontaneity to Improve Emotion Recognition In Speech},
author = {Karttikeya Mangalam and Tanaya Guha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.04753},
year = {2018}
}
备注
Accepted at Interspeech 2018