Prompting Audios Using Acoustic Properties For Emotion Representation
作者: Hira Dhamyal, Benjamin Elizalde, Soham Deshmukh, Huaming Wang, Bhiksha Raj, Rita Singh
分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS
发布日期: 2023-10-03 (更新: 2023-12-07)
备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2211.07737
💡 一句话要点
提出基于声学特征的提示生成方法以改善情感表示
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 情感识别 声学特征 自然语言处理 对比学习 多模态学习
📋 核心要点
- 现有情感识别模型将情感视为离散变量，无法充分表达情感的多样性和连续性。
- 本文提出利用声学特征生成自然语言提示，以增强情感表示的丰富性和准确性。
- 实验结果显示，声学提示在情感音频检索中显著提升了模型性能，并在语音情感识别中实现了3.8%的准确率提升。
📝 摘要（中文）
情感是一个连续体，但现有模型将情感视为有限的离散变量，这种表示无法捕捉情感表达的多样性。为更好地表示情感，本文提出使用自然语言描述（或提示）。我们解决了自动生成这些提示的挑战，并训练模型从音频和提示对中更好地学习情感表示。我们利用与情感相关的声学特征，如音高、强度、语速和发音速率，自动生成提示，即“声学提示”。我们采用对比学习目标将语音映射到其相应的声学提示，并在情感音频检索和语音情感识别任务上评估模型。结果表明，声学提示显著提高了模型在情感音频检索中的表现，在不同的Precision@K指标上均有提升。在语音情感识别中，我们在Ravdess数据集上观察到3.8%的相对准确率提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有情感识别模型无法有效捕捉情感表达多样性的问题，现有方法将情感视为离散变量，限制了情感表示的丰富性。
核心思路：通过利用与情感相关的声学特征（如音高、强度等）自动生成自然语言提示，增强模型对情感的学习能力，从而更好地表示情感的连续性。
技术框架：整体架构包括声学特征提取、提示生成和对比学习三个主要模块。首先提取音频的声学特征，然后生成相应的声学提示，最后通过对比学习将语音与提示进行映射。
关键创新：最重要的创新在于提出了“声学提示”的概念，通过声学特征生成自然语言提示，显著提升了情感表示的准确性，与传统的离散情感表示方法形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用对比学习损失函数，以优化语音与声学提示之间的相似性，同时在网络结构上结合了深度学习技术，以提高特征提取和表示能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用声学提示显著提高了情感音频检索的性能，在不同的Precision@K指标上均有提升。在语音情感识别任务中，模型在Ravdess数据集上实现了3.8%的相对准确率提升，验证了方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括情感计算、智能语音助手和人机交互等。通过更准确的情感识别，能够提升用户体验，促进情感理解与交流，未来可能在心理健康监测和情感分析等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Emotions lie on a continuum, but current models treat emotions as a finite valued discrete variable. This representation does not capture the diversity in the expression of emotion. To better represent emotions we propose the use of natural language descriptions (or prompts). In this work, we address the challenge of automatically generating these prompts and training a model to better learn emotion representations from audio and prompt pairs. We use acoustic properties that are correlated to emotion like pitch, intensity, speech rate, and articulation rate to automatically generate prompts i.e. 'acoustic prompts'. We use a contrastive learning objective to map speech to their respective acoustic prompts. We evaluate our model on Emotion Audio Retrieval and Speech Emotion Recognition. Our results show that the acoustic prompts significantly improve the model's performance in EAR, in various Precision@K metrics. In SER, we observe a 3.8% relative accuracy improvement on the Ravdess dataset.