HuBERT を用いた性別情報を含む多階層疑似ラベルを活用したアダプティブ転移学習による高精度な音声感情認識

提案するGMP-ATLフレームワークは、HuBERTモデルを活用し、性別情報を含む高品質な多階層疑似ラベルを獲得し、それらを効果的に活用することで、従来手法を大幅に上回る音声感情認識精度を実現する。