INTERSPEECH 2021 计算副语言学挑战赛：COVID-19 咳嗽、COVID-19 语音、冲突升级与灵长类动物
音频与语音处理
2021-03-01 v1 计算与语言
机器学习
声音
摘要
INTERSPEECH 2021 计算副语言学挑战赛首次在明确定义的条件下于研究竞赛中处理四个不同的问题：在 COVID-19 咳嗽与 COVID-19 语音子挑战中，需基于咳嗽声与语音对 COVID-19 感染进行二分类；在冲突升级子挑战中，需对对话中的冲突升级程度进行三分类评估；在灵长类动物子挑战中，需对四种物种与背景进行分类。我们描述了这些子挑战、基线特征提取，以及基于“常规” COMPARE 与 BoAW 特征的分类器，和使用 AuDeep 工具包的深度无监督表示学习，以及使用 Deep Spectrum 工具包从预训练 CNN 中提取深度特征；此外，我们加入了深度端到端序列建模与部分语言学分析。
引用
@article{arxiv.2102.13468,
title = {The INTERSPEECH 2021 Computational Paralinguistics Challenge: COVID-19 Cough, COVID-19 Speech, Escalation & Primates},
author = {Björn W. Schuller and Anton Batliner and Christian Bergler and Cecilia Mascolo and Jing Han and Iulia Lefter and Heysem Kaya and Shahin Amiriparian and Alice Baird and Lukas Stappen and Sandra Ottl and Maurice Gerczuk and Panagiotis Tzirakis and Chloë Brown and Jagmohan Chauhan and Andreas Grammenos and Apinan Hasthanasombat and Dimitris Spathis and Tong Xia and Pietro Cicuta and Leon J. M. Rothkrantz and Joeri Zwerts and Jelle Treep and Casper Kaandorp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.13468},
year = {2021}
}
备注
5 pages