Nov, 2022

语音情感识别中的非监督语音风格转移数据增强

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TL;DR该文研究了语音情感识别中数据不足的问题，提出了一种称为 EmoAug 的情感样式转移模型，该模型可以用来增强音频数据的情感表达，包括应对数据不平衡的问题，实验表明该模型在提取语音情感特征方面的效果显著优于现有方法。
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发现论文，激发创造
  • 使用全新情感语音数据集实现可见和不可见情感风格转换的声音转换技术

    本文提出了一种基于 VAW-GAN 框架的转换情感语音的方法，通过使用预训练的语音情感识别模型来传递情感样式，使网络能够将已知和未知的情感样式转移到新的话语中，从而实现了出色的性能，并发布了一个情感语音数据集。

    Oct, 2020

  • 使用不平衡的语音数据学习情感表示，用于语音情感识别和情感文本转语音

    本研究提出情感抽取器解决了在语音情感识别和情感语音合成等任务中因数据集不平衡带来的问题，并采用数据增强方法训练模型以提取出通用有效的语音情感表征，为情感语音合成任务提供更具表现力的语音。

    Jun, 2023

  • 面向可推广 SER 的软标注和数据增强：建模大规模多语种语音中的情绪时序变化

    通过合并多个语料库，提出了一种软标签系统来识别口语交流中的情感，并使用时间动力学强调情感的动态变化。通过在跨语言的四个多语种数据集上进行验证，展示了引人注目的零 - shot 泛化性能。

    Nov, 2023

  • 通过操作语音风格潜在因素进行跨说话人情感转移

    本文提出一种基于潜在风格空间中的矢量算术方法的跨说话人情感转移和操纵研究，可以使用仅有的几个标记样本从阅读风格语音生成情感语音，并且情感强度可以轻松控制，保留了说话人的身份。实验结果表明这种方法在表达性、自然度和可控性方面具有优越性。

    Mar, 2023

  • 跨语料库语音情感识别与数据增强研究

    本文研究交叉语料库数据补充和数据扩充对匹配条件和失配条件下的语音情感识别模型性能的影响，实验结果表明在失配条件下，使用混合语料库的模型比单一语料库训练更稳定，而且数据扩充对失配条件的提升更为明显。

    Jan, 2022

  • 多任务半监督对抗自编码器用于语音情感识别

    本文提出一种基于多任务学习的框架，通过利用大量的性别分类数据和说话人识别数据，结合采用对抗自编码器（AAE）进行半监督学习的方法，提高语音情感识别的性能，实现更高水平的情感识别表现。

    Jul, 2019

  • 情感导向的自动语音识别预训练，增强语音情感识别

    提出了一种新颖的多任务预训练方法，用于语音情感识别，在同时进行自动语音识别和情感分类任务的情况下对 SER 模型进行预训练，生成目标情感分类的方法，通过公开数据训练的文本情感模型，将声学 ASR 模型更加 “情感感知”，最终在情感注释语音数据上进行了微调，达到了 MSP-Podcast 数据集中价值预测最佳的一致性相关系数（CCC）0.41。

    Jan, 2022

  • 基于深度学习的情感识别数据增强技术比较研究

    本文对情感识别中的流行深度学习方法进行了全面评估，发现语音信号中的长距离依赖对情感识别至关重要，而速率变换是获得最稳健性能提升的最佳数据扩增技术之一。

    Nov, 2022

  • 无监督表示在语音情感识别中改善有监督学习

    该研究提出了一种创新的方法，通过将自我监督特征提取与监督分类相结合，从较小的音频片段中识别情感，提高了人机交互的情感理解能力。

    Sep, 2023

  • 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