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基于Wav2vec2.0与语境情感信息补偿的对话语音情感识别
被引量：
4
1
作者
曹荣贺
吴晓龙
+4 位作者
冯畅
郑方
徐明星
哈妮克孜·伊拉洪
艾斯卡尔·艾木都拉
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023年第4期698-707,共10页
情感在人际交互中扮演着重要的角色。在日常对话中,一些语句往往存在情感色彩较弱、情感类别复杂、模糊性高等现象,使对话语音情感识别成为一项具有挑战性的任务。针对该问题,现有很多工作通过对全局对话进行情感信息检索,将全局情感信...
情感在人际交互中扮演着重要的角色。在日常对话中,一些语句往往存在情感色彩较弱、情感类别复杂、模糊性高等现象,使对话语音情感识别成为一项具有挑战性的任务。针对该问题,现有很多工作通过对全局对话进行情感信息检索,将全局情感信息用于预测。然而,当对话中前后的话语情感变化较大时,不加选择的引入前文情感信息容易给当前预测带来干扰。本文提出了基于Wav2vec2.0与语境情感信息补偿的方法,旨在从前文中选择与当前话语最相关的情感信息作为补偿。首先通过语境信息补偿模块从历史对话中选择可能对当前话语情感影响最大的话语的韵律信息,利用长短时记忆网络将韵律信息构建为语境情感信息补偿表征。然后,利用预训练模型Wav2vec2.0提取当前话语的嵌入表征,将嵌入表征与语境表征融合用于情感识别。本方法在IEMOCAP数据集上的识别性能为69.0%(WA),显著超过了基线模型。
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关键词
情感识别
二元对话
情感补偿
Wav2vec2.0
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职称材料
题名
基于Wav2vec2.0与语境情感信息补偿的对话语音情感识别
被引量：
4
1
作者
曹荣贺
吴晓龙
冯畅
郑方
徐明星
哈妮克孜·伊拉洪
艾斯卡尔·艾木都拉
机构
新疆大学信息科学与工程学院
清华大学北京国家信息科学与技术研究中心
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023年第4期698-707,共10页
文摘
情感在人际交互中扮演着重要的角色。在日常对话中,一些语句往往存在情感色彩较弱、情感类别复杂、模糊性高等现象,使对话语音情感识别成为一项具有挑战性的任务。针对该问题,现有很多工作通过对全局对话进行情感信息检索,将全局情感信息用于预测。然而,当对话中前后的话语情感变化较大时,不加选择的引入前文情感信息容易给当前预测带来干扰。本文提出了基于Wav2vec2.0与语境情感信息补偿的方法,旨在从前文中选择与当前话语最相关的情感信息作为补偿。首先通过语境信息补偿模块从历史对话中选择可能对当前话语情感影响最大的话语的韵律信息,利用长短时记忆网络将韵律信息构建为语境情感信息补偿表征。然后,利用预训练模型Wav2vec2.0提取当前话语的嵌入表征,将嵌入表征与语境表征融合用于情感识别。本方法在IEMOCAP数据集上的识别性能为69.0%(WA),显著超过了基线模型。
关键词
情感识别
二元对话
情感补偿
Wav2vec2.0
Keywords
emotion recognition
binary dialogue
emotion compensation
Wav2vec2.0
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Wav2vec2.0与语境情感信息补偿的对话语音情感识别
曹荣贺
吴晓龙
冯畅
郑方
徐明星
哈妮克孜·伊拉洪
艾斯卡尔·艾木都拉
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023
4
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