在人類語音噪音條件下利用目標說話者提取的強健語音情感識別的雙階段框架

Core Concepts

提出一個雙階段框架,通過級聯目標說話者提取(TSE)方法和語音情感識別(SER)來緩解人類語音噪音的影響。首先,利用大規模混合語音語料庫訓練TSE模型,以提取目標說話者的語音。然後,將提取的語音用於SER的訓練和測試。此外,還提出了一種聯合訓練TSE和SER模型的方法,進一步提高了SER的性能。

Abstract

本文提出了一個雙階段框架,用於在人類語音噪音條件下進行強健的語音情感識別(SER)。

第一階段,作者訓練了一個目標說話者提取(TSE)模型,利用大規模的混合語音語料庫,以提取目標說話者的語音。

第二階段,作者提出了兩種訓練方法:

1. TSE-SER-base:先使用TSE模型提取目標說話者的語音,然後用這些提取的語音訓練SER模型。

2. TSE-SER-ft:在第二階段,同時fine-tune預訓練的TSE模型和訓練SER模型,利用含有情感語音的混合語音。這種聯合訓練不僅可以改進TSE系統,也可以提高SER的性能。

實驗結果表明,與不使用TSE方法的基線相比,提出的框架在人類語音噪音條件下可以提高14.33%的無權重準確率(UA)。此外,作者還探討了說話者性別對SER性能的影響,發現在不同性別的混合情況下,該框架表現尤其出色。

Stats

在人類語音噪音條件下,直接使用乾淨語音訓練的SER模型的UA和WA分別下降了23.09%和25.62%。
使用TSE-SER-base方法相比於不使用TSE的SER模型,UA提高了9.48%。
使用TSE-SER-ft方法相比於TSE-SER-base,UA提高了14.33%。
在不同性別的混合情況下,TSE模型的SI-SDRi為5.22dB,而在同性別混合情況下為1.09dB。

Quotes

"人類語音噪音嚴重阻礙了SER模型建立有效的映射到目標情感語音的能力。"
"我們的框架使用TSE模型,我們推測同性別混合由於聲學特徵相似,對TSE模型的分離更加困難。"

Key Insights Distilled From

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

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

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

Deeper Inquiries

如何進一步提高TSE模型在同性別混合情況下的性能?

要進一步提高目標說話者提取（TSE）模型在同性別混合情況下的性能，可以考慮以下幾個策略：

增強數據集：通過擴充訓練數據集，特別是針對同性別混合的情況，來提高模型的泛化能力。可以使用合成數據或增強技術來生成更多的同性別混合樣本，這樣模型能夠學習到更多的特徵。

改進模型架構：探索更先進的神經網絡架構，例如引入自注意力機制或卷積神經網絡（CNN）來增強模型對於細微特徵的捕捉能力。這些技術可以幫助模型更好地區分相似的聲音特徵。

多任務學習：將TSE與其他相關任務（如情感識別或說話者識別）進行聯合訓練，這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高在同性別混合情況下的性能。

使用情感特徵：在訓練過程中引入情感特徵作為輔助信息，這樣可以幫助模型更好地識別和提取目標說話者的情感信息，特別是在同性別混合的情況下。

調整損失函數：考慮使用更適合同性別混合情況的損失函數，例如加權損失函數，來強調對於難以識別的樣本的學習，從而提高模型的整體性能。

如何在更複雜的噪音環境(如混合噪音)中應用本文提出的框架?

在更複雜的噪音環境中應用本文提出的兩階段框架，可以考慮以下幾個方面：

擴展噪音數據集：在訓練TSE模型時，使用多種不同類型的噪音數據集，包括背景音樂、交通噪音和人聲噪音等，這樣可以提高模型在各種噪音環境下的魯棒性。

多通道音頻處理：利用多通道音頻信號來進行目標說話者提取，這樣可以利用空間信息來幫助分離目標說話者的聲音，特別是在複雜的混合噪音環境中。

自適應噪音抑制技術：在TSE模型中集成自適應噪音抑制技術，這樣可以根據當前的噪音環境動態調整模型的參數，以提高提取的準確性。

聯合訓練：在第二階段的SER訓練中，考慮同時訓練多個模型，分別針對不同類型的噪音進行優化，這樣可以提高模型對於複雜噪音環境的適應能力。

強化學習：引入強化學習技術，讓模型在不同的噪音環境中進行自我調整和優化，這樣可以進一步提高在複雜環境中的性能。

本文的方法是否可以應用於跨語言或跨文化的情感識別任務?

本文提出的兩階段框架在理論上是可以應用於跨語言或跨文化的情感識別任務的，具體原因如下：

通用特徵提取：TSE模型的設計旨在提取目標說話者的聲音特徵，這些特徵在不同語言和文化中可能具有一定的通用性。因此，該框架可以適應不同語言的情感識別任務。

多語言數據集：通過使用多語言的情感數據集來訓練SER模型，可以使模型學習到不同語言中的情感表達方式，從而提高其在跨語言情感識別中的性能。

文化差異考量：在訓練過程中，考慮到不同文化對情感表達的影響，可以通過引入文化特徵來增強模型的適應性，這樣可以提高模型在不同文化背景下的識別準確性。

模型微調：在特定語言或文化的應用場景中，可以對模型進行微調，以適應當地的語言特徵和情感表達方式，這樣可以進一步提高情感識別的準確性。

跨文化評估：在實驗中進行跨文化的評估，通過比較不同文化背景下的情感識別結果，來驗證模型的有效性和穩健性，這樣可以為未來的應用提供參考。