基于微调 DWFormer 的语音情感识别：IERPChallenge 2024 Track 1 研究
声音
2025-08-18 v1 音频与语音处理
摘要
人工智能领域对情感识别具有浓厚兴趣。现有的大多数情感识别模型都致力于提高离散情感标签预测的精度。鉴于人类性格与情感之间的直接关联，以及主观情感表达之间显著的个体差异，IERP Challenge 2024 将性格特征纳入情感识别研究。本文介绍了 Fosafer 对 IERP Challenge 2024 Track 1 的提交成果。该任务主要涉及语音情感识别，同时提供文本和语音特征。在 Track 1 中，我们仅使用语音特征，对预训练的语音情感识别模型 DWFormer 进行微调，通过集成数据增强和得分融合策略，最终在所有参赛队中获得第一名。
引用
@article{arxiv.2508.11371,
title = {Speech Emotion Recognition Using Fine-Tuned DWFormer:A Study on Track 1 of the IERPChallenge 2024},
author = {Honghong Wang and Xupeng Jia and Jing Deng and Rong Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11371},
year = {2025}
}
备注
5 pages,1 figures