För att modellera den kategoriska uppgiften att känna igen talkänslor på ett temporalt sätt, är den första utmaningen som uppstår hur man överför den kategoriska märkningen för varje uttalande till en etikettsekvens. För att lösa detta gör vi en hypotes om att ett uttalande består av emotionella och icke-emotionella segment, och dessa icke-emotionella segment motsvarar tysta regioner, korta pauser, övergångar mellan fonemes, oröstade fonemes, etc. Med denna hypotes föreslår vi att man behandlar ett uttalandes etikettsekvens som en kedja av två stater: det emotionella tillstånd som betecknar den emotionella ramen och Null som betecknar den icke-emotionella ramen. Sedan utnyttjar vi en återkommande neural nätverk baserad connectionist tidsklassificering modell för att automatiskt märka och anpassa ett uttalande emotionella segment med emotionella etiketter, medan icke-känslomässiga segment med Nulls. Experimentella resultat på IEMOCAP corpus validerar vår hypotes och visar också hur effektiv vår föreslagna metod är jämfört med de toppmoderna algoritmerna.
W. Han m.fl. föreslog att behandla ett uttalandes etikettsekvens som användes för att sätta in i den RNN-baserade tidsklassificeringen för att bedöma de emotionella segmentens etiketter, och sedan fick bättre resultat jämfört med andra algoritmer för att visa effektiviteten REF.
Towards Temporal Modelling of Categorical Speech Emotion Recognition
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}