Eine zuverlässige einheitliche Rahmenarchitektur für sprecherunabhängige Sprachemotion-Erkennung
Das vorgeschlagene MSAC-SERNet-Modell kann sowohl einzelne Korpora als auch Kreuzkorpora für die Sprachemotion-Erkennung effektiv verarbeiten, indem es die Beziehungen zwischen verschiedenen Sprachattributen präzise modelliert und steuert, um diskriminative emotionsbezogene Merkmale zu extrahieren und die Zuverlässigkeit des Modells zu verbessern.
Effiziente Sprachemotion-Erkennung durch destillierte prosodische und linguistische Affektdarstellungen
EmoDistill, ein neuartiges Sprachemotion-Erkennungsframework, nutzt Wissens-Destillation über mehrere Modalitäten hinweg, um starke linguistische und prosodische Emotionsrepräsentationen aus Sprache zu lernen. Während der Inferenz verwendet EmoDistill nur Sprachsignale, um eine unimodale Sprachemotion-Erkennung durchzuführen, wodurch der Rechenaufwand reduziert und Fehler bei der Transkription und Merkmalsextraktion vermieden werden.
Verbesserung der Offenheit und Reproduzierbarkeit in der Sprachemotion-Erkennung durch EMO-SUPERB
EMO-SUPERB zielt darauf ab, die Offenheit und Reproduzierbarkeit in der Sprachemotion-Erkennung durch die Bereitstellung standardisierter Datensätze, Evaluierungskriterien und einer Community-getriebenen Benchmark-Plattform zu verbessern.
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