I detta dokument föreslås en gemensam metod för att lära sig talande känslor (SER) som är baserad på representation. Den emotionella representationen lärs på ett end-to-end-sätt genom att tillämpa ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) direkt på spektrogram som utvunnits ur taluttalanden. Motiverad av framgången med GoogLeNet, två grupper av filter med olika former är utformade för att fånga både tids- och frekvensdomän kontextinformation från ingångsspektrogrammet. De inlärda dragen är inkapslade och matas in i de efterföljande konvolutionsskikten. För att lära sig den slutliga emotionella representationen föreslås ytterligare en ny metod för att samla uppmärksamhet. Jämfört med de befintliga poolningsmetoderna, t.ex. maxpoolning och genomsnittlig poolning, kan den föreslagna allokeringspoolen på ett effektivt sätt omfatta klass-agnostiska bottom-up-kartor och klassspecifika top-down-kartor. Vi genomför omfattande utvärderingar av referensvärden för IEMOCAP-data för att bedöma effektiviteten hos den föreslagna representationen. Resultaten visar en igenkänningsprestanda på 71,8% viktad noggrannhet (WA) och 68% oviktad noggrannhet (UA) över fyra känslor, vilket överträffar den senaste metoden med cirka 3% absolut för WA och 4% för UA.
I REF föreslogs att man skulle använda talspektrogram i CNN för improviserat tal av IEMO-CAP.
An Attention Pooling Based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}