Talkänslornas igenkänning (SER) har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren på grund av den höga efterfrågan på känslomässigt intelligenta talgränssnitt. Att härleda talare-invariant representationer för talkänslor erkännande är avgörande. I detta dokument föreslår vi att SER ska tillämpa kontradiktorisk utbildning för att lära sig tala-invarianta representationer. Vår modell består av tre delar: ett undernätverk för representationsinlärning med tidsfördröjning av neurala nätverk (TDNN) och LSTM med statistisk sammanslagning, ett nätverk för känsloklassificering och ett nätverk för högtalarklassificering. Både nätverket för känslo- och högtalarklassificering tar resultatet av nätverket för representationsinlärning som input. Två utbildningsstrategier används: den ena bygger på domänadversarial utbildning (DAT) och den andra bygger på cross-gradient utbildning (CGT). Förutom den konventionella datamängden utvärderar vi också våra föreslagna modeller på en mycket större allmänt tillgänglig känslodatauppsättning med 250 talare. Utvärderingsresultat visar att på IEMOCAP, DAT och CGT ger 5,6 % respektive 7,4 % förbättring jämfört med ett baslinjesystem utan högtalarinvarianta representationsinlärning vid 5-faldig korsvalidering. På den större känslodata uppsättningen, medan CGT misslyckas med att ge bättre resultat än baslinjen, DAT kan fortfarande ge 9,8% relativ förbättring på en fristående testuppsättning.
I REF använde de samma metod för att extrahera talare-invariant representation för uppgiften talkänslor erkännande.
Towards adversarial learning of speaker-invariant representation for speech emotion recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}