En av utmaningarna i Speech Emotion Recognition (SER) "i det vilda" är den stora obalansen mellan utbildning och testdata (t.ex. talare och uppgifter). För att förbättra den generella förmågan hos känslomodellerna föreslår vi att använda Multi-Task Learning (MTL) och använda kön och naturalitet som hjälpuppgifter i djupa neurala nätverk. Denna metod utvärderades inom korpus och olika korskorpus klassificeringsförsök som simulerar förhållanden "i det vilda". I jämförelse med Single-Task Learning (STL) baserade state of the art methods, fann vi att vår MTL metod föreslog förbättrade prestanda avsevärt. Framför allt uppnådde modeller som använde både kön och naturlighet fler vinster än modeller som använde antingen kön eller naturlighet separat. Denna fördel upptäcktes också i hög nivå representationer av funktionen utrymme, som erhållits från vår föreslagna metod, där diskriminerande emotionella kluster kunde observeras.
En forskare använde multiobject-inlärningsmetoden och använde kön och naturlighet som hjälpuppgifter så att den neurala nätverksbaserade modellen lärde sig fler funktioner från en given datauppsättning REF.
Towards Speech Emotion Recognition"in the wild"using Aggregated Corpora and Deep Multi-Task Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}