Jun, 2017

以渐进式神经网络进行情感识别的迁移学习

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TL;DR本研究探讨如何在说话人识别、情感识别和性别识别三个语音非语言任务之间转移知识，并将其扩展到交叉数据集任务，比较使用渐进神经网络与预训练和微调的传统深度学习方法。结果表明，表情识别可以受益于使用最初学习不同语音非语言任务的表示，并且转移学习可以有效地利用其他数据集来提高情感识别系统的性能。
发现论文，激发创造
  • 语音情感识别的可迁移特征学习

    本文提出了一种基于卷积神经网络和长短记忆网络的深度学习架构，通过使用可转移的特征从多个源域自适应模型并识别不同情感领域的语音情感，实验结果表明，该方法提供了 4.3％至 18.4％的效果增益。

    Dec, 2019

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    通过对话生成器获取情感知识，辅助对情感对话的识别，实现情感识别的转移学习方法。

    Oct, 2019

  • 利用表征学习增强情感认知模型

    本研究提出了一种新型深度学习框架，用于生成细粒度情感的嵌入式表示，可用于计算描述情感心理模型。通过与多头探测模型集成的上下文嵌入编码器，可以动态地学习情感表示并优化情感分类任务，评估结果表明可以达到最先进的 32 种情感分类。最后结合情感图生成情感轮并增强丢失的情感状态模型价值。

    Apr, 2021

  • 渐进式神经网络

    本论文研究了使用 Progressive Networks 这种方法来解决转移学习和遗忘问题，通过提出新的敏感性测量方法来评价该方法在各种强化学习任务上的表现，并表明它优于基于预训练和微调的常见基线。

    Jun, 2016

  • 使用预训练的深度视觉模型进行情感语音识别

    本文提出使用视觉深度神经网络模型进行情感语音识别的新方法，通过使用预先训练的计算机视觉深度模型的迁移学习能力，将声学特征转化为图像进行识别，并在 Berlin EMO-DB 数据集上进行实验，取得了新的最佳效果。

    Apr, 2022

  • 探索转移学习用于低资源情感合成语音

    本文研究了如何通过微调预训练的基于深度学习的文字转语音模型来使用其他说话者的少量数据合成语音，并探讨了通过微调中性 TTS 模型以使用少量情感数据来适应模型以生成情感 TTS 的可能性。

    Jan, 2019

  • 情感计算的深度学习：决策支持中基于文本的情感识别

    本研究旨在通过深度学习和转移学习来提高情感计算中文段落情感识别精度。我们使用改进后的循环神经网络模型，并提出 Sent2affect 模型进行迁移学习。实验结果表明，我们的模型在 6 个基准数据集上表现出色，相对于传统机器学习方法有了显著提升。这些发现对情感计算的应用具有重要的启示意义。

    Mar, 2018

  • 野外情感语音识别中的跨模态转移

    本篇研究提出一种基于面部表情的情感识别的无监督学习方法，通过跨模态蒸馏将面部表情标注传递到语音领域，用于语音情感识别，实现了在未标注音频数据下学习语音情感表示的目标。

    Aug, 2018

  • 探究语音情感识别变形金刚在语言知识方面的应用

    本文研究了使用 self-attention layer（transformers）预先训练的神经网络在情感识别中的表现，并发现这些模型成功利用语言信息来提高其 valence predictions，在测试他们时应包括对语言分析。

    Apr, 2022

  • 学习多语种表达性语音表示以进行无平行数据的韵律预测

    本文提出一种语音到语音的情感保留翻译方法，利用多语言情感嵌入技术来捕捉情感信息，并在英语和法语语音信号中验证了该方法的有效性。

    Jun, 2023