基于多任务学习的多语言语音情感识别方法
Multi-language speech emotion recognition based on multi-task learning
江苏大学 计算机科学与通信工程学院, 江苏 镇江 212013
摘要
由于人类情感的表达受文化和社会的影响，不同语言语音情感的特征差异较大，导致单一语言语音情感识别模型泛化能力不足。针对该问题，提出了一种基于多任务注意力的多语言语音情感识别方法。通过引入语言种类识别辅助任务，模型在学习不同语言共享情感特征的同时也能学习各语言独有的情感特性，从而提升多语言情感识别模型的多语言情感泛化能力。在两种语言的维度情感语料库上的实验表明，所提方法相比于基准方法在Valence和Arousal任务上的相对UAR均值分别提升了3.66%~5.58%和1.27%~6.51%；在四种语言的离散情感语料库上的实验表明，所提方法的相对UAR均值相比于基准方法提升了13.43%~15.75%。因此，提出的方法可以有效地抽取语言相关的情感特征并提升多语言情感识别的性能。
基金项目
国家自然科学基金面上资助项目(61672267)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0103
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1069-1073
文章编号: 1001-3695(2021)04-019-1069-05
发布历史
[2021-04-05] 印刷出版
引用本文
薛艳飞, 毛启容, 张建明. 基于多任务学习的多语言语音情感识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1069-1073. (Xue Yanfei, Mao Qirong, Zhang Jianming. Multi-language speech emotion recognition based on multi-task learning [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1069-1073. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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