基于跨语料库语音数据集领域自适应的意大利语老年人情感识别
高能天体物理现象
2022-11-15 v1 宇宙学与河外天体物理
星系天体物理
高能物理 - 唯象学
摘要
本工作的目标是定义一个语音情感识别（SER）模型，能够识别意大利语老年人在自然对话中的积极、中性和消极情绪。文献中已有若干 SER 数据集可用。然而，其中大多为英语或汉语，由演员念短句录制而成，因而与自然对话无关。此外，所有数据库中仅少量语音涉及老年人。因此，本工作考虑一个多语言多年龄语料库，将包含老年人语音的英语数据集与意大利语数据集相合并。我们提出一个基于 XGBoost、在年轻与成年英语演员语音上训练的通用模型。随后提出两种领域自适应策略，使模型分别适应老年人与意大利语说话人。结果表明该方法提升了分类性能，同时也凸显应收集新数据集的必要性。
引用
@article{arxiv.2211.07306,
title = {Probing plasma composition with the next generation Event Horizon Telescope (ngEHT)},
author = {Razieh Emami and Richard Anantua and Angelo Ricarte and Sheperd S. Doeleman and Avery Broderick and George Wong and Lindy Blackburn and Maciek Wielgus and Ramesh Narayan and Grant Tremblay and Charles Alcock and Lars Hernquist and Randall Smith and Matthew Liska and Priyamvada Natarajan and Mark Vogelsberger and Brandon Curd and Joana A. Kramer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.07306},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 9 figures