인간 음성 잡음 환경에서 타깃 화자 추출을 이용한 강건한 음성 감정 인식을 위한 2단계 프레임워크

Konsep Inti

인간 음성 잡음 환경에서 타깃 화자 추출 기법과 음성 감정 인식 모델을 결합한 2단계 프레임워크를 제안하여 음성 감정 인식 성능을 향상시킴.

Abstrak

이 연구는 인간 음성 잡음 환경에서 음성 감정 인식(SER) 시스템의 강건성을 높이기 위해 타깃 화자 추출(TSE) 기법과 SER 모델을 결합한 2단계 프레임워크를 제안했다.
첫 번째 단계에서는 TSE 모델을 학습하여 혼합 음성에서 타깃 화자의 음성을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 타깃 화자 음성을 이용하여 SER 모델을 학습한다. 또한 TSE와 SER 모델을 동시에 학습하는 방법도 제안했다.
실험 결과, 제안한 프레임워크는 기존 SER 모델 대비 14.33%의 정확도 향상을 보였다. 특히 화자 성별에 따른 실험에서 서로 다른 성별의 혼합 음성에서 더 좋은 성능을 보였다. 이는 TSE 모델이 서로 다른 성별의 혼합 음성에서 타깃 화자의 음성을 더 잘 추출할 수 있음을 시사한다.

Statistik

제안한 TSE-SER-ft 모델은 기존 SER 모델 대비 14.33%의 정확도 향상을 보였다.
서로 다른 성별의 혼합 음성에서 제안한 TSE-SER-base 모델의 가중 정확도(WA)는 59.75%, 비가중 정확도(UA)는 61.32%를 달성했다.
서로 같은 성별의 혼합 음성에서 제안한 TSE-SER-base 모델의 WA는 55.09%, UA는 55.95%였다.

Kutipan

"인간 음성 잡음은 타깃 음성 데이터와 복잡하게 얽혀 있어 예측하기 어렵고 다루기 어려운 문제이다."
"제안한 2단계 프레임워크는 인간 음성 잡음 환경에서 SER 모델의 적응성과 강건성을 크게 향상시켰다."
"TSE 모델의 미세 조정은 SER 모델 학습에 도움이 되는 감정 관련 음향 특징을 추출할 수 있게 해준다."

Wawasan Utama Disaring Dari

Two-stage Framework for Robust Speech Emotion Recognition Using Target Speaker Extraction in Human Speech Noise Conditions

by Jinyi Mi, Xi... pada arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19585.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

인간 음성 잡음 외에 다른 유형의 잡음이 SER 성능에 미치는 영향은 어떨까?

인간 음성 잡음 외에도 다양한 유형의 잡음이 음성 감정 인식(SER) 성능에 미치는 영향은 상당하다. 예를 들어, 백색 잡음, 기계 소음, 교통 소음 등은 SER 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 잡음들은 음성 신호의 주파수 대역을 왜곡하거나, 신호 대 잡음비(SNR)를 감소시켜 SER 모델이 감정적 특징을 효과적으로 추출하는 데 어려움을 겪게 만든다. 특히, 기계 소음이나 교통 소음은 특정 주파수 대역에서 음성 신호와 겹치기 때문에 SER 모델이 감정 인식을 위한 중요한 음성 특징을 식별하는 데 방해가 된다. 따라서 SER 시스템은 다양한 잡음 환경에서의 성능 저하를 최소화하기 위해, 잡음 제거 기술이나 음성 강화 기법을 통합하여 훈련되어야 한다.

제안한 프레임워크가 다국어 환경에서도 효과적일지 궁금하다.

제안된 두 단계 프레임워크는 다국어 환경에서도 효과적으로 작동할 가능성이 높다. 이 프레임워크는 타겟 화자 추출(TSE) 기술을 활용하여 혼합된 음성 신호에서 특정 화자의 음성을 분리하는 데 중점을 두고 있다. 다국어 환경에서도 TSE 기술이 다양한 언어의 음성을 효과적으로 추출할 수 있다면, SER 모델은 각 언어의 감정적 특징을 학습할 수 있는 기회를 가지게 된다. 그러나, 다국어 환경에서의 SER 성능은 각 언어의 음성 데이터의 품질과 양, 그리고 감정 표현의 다양성에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 다국어 데이터셋을 활용한 추가적인 실험과 조정이 필요할 것으로 보인다.

인간 음성 잡음 환경에서 SER과 관련된 다른 기술적 접근법은 무엇이 있을까?

인간 음성 잡음 환경에서 SER과 관련된 다른 기술적 접근법으로는 여러 가지가 있다. 첫째, 음성 강화 기술이 있다. 이는 잡음이 포함된 음성 신호에서 유용한 음성 정보를 추출하기 위해 신호 처리 기법을 사용하는 방법이다. 예를 들어, 스펙트럼 감쇠(spectral subtraction)나 필터링 기법을 통해 잡음을 줄이고 음성 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 둘째, 딥러닝 기반의 음성 분리 기술이 있다. 이 기술은 신경망을 활용하여 혼합된 음성 신호에서 특정 화자의 음성을 분리하는 데 효과적이다. 셋째, 감정 인식 모델의 앙상블 기법을 활용하여 여러 모델의 출력을 결합함으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 접근법들은 SER 시스템이 인간 음성 잡음의 영향을 최소화하고, 보다 정확한 감정 인식을 가능하게 하는 데 기여할 수 있다.