已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

MVIB-DVA: Learning minimum sufficient multi-feature speech emotion embeddings under dual-view aware

计算机科学 瓶颈 特征(语言学) 对偶(语法数字) 领域(数学分析) 帧(网络) 信息瓶颈法 人工智能 频域 噪音(视频) 语音识别 模式识别(心理学) 机器学习 图像(数学) 计算机视觉 相互信息 数学 文学类 数学分析 哲学 艺术 嵌入式系统 电信 语言学
作者
Guoyan Li,Junjie Hou,Yi Liu,Jianguo Wei
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:246: 123110-123110 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2023.123110
摘要

Speech emotion recognition (SER) is a crucial topic in human–computer interaction. However, there are still many challenges to extracting emotional embeddings. Emotional embeddings extracted by network models often contain noise and incomplete emotional information. To meet these challenges, this study developed an innovative model (MVIB-DVA) composed of a multi-feature variational information bottleneck (MVIB) based on the information bottleneck (IB) principle and a dual-view aware module (DVAM) with an attention mechanism. MVIB employs the IB principle as the driving model and utilizes learned minimal sufficient single-feature emotional embeddings as auxiliary information. The aims are to capture unique emotional information in individual features and complementary information between different types of features as well as reduce noise and represent rich emotional information with fewer parameters. DVAM proposes (1) a frequency-domain statistical aware module (FDSAM) in the frequency domain that emphasizes the frequency that best reflects emotional information and (2) a frame aware module (FAM) in the time domain that focuses on the frames that contribute to the most to the final emotion recognition results. A separate channel extracts details ignored in the frequency and time domain views, extracting more comprehensive emotional information. The experimental results show that our method performs excellently in recognizing speech emotions. MVIB-DVA achieved weighted accuracy (WA) of 74.05% and unweighted accuracy (UA) of 75.67% on the IEMOCAP dataset. Similarly, on the RAVDESS dataset, MVIB-DVA attained WA of 86.66% and UA of 86.51%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
友好旭尧完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
小谢同学完成签到 ,获得积分10
5秒前
SYLH应助ASXC采纳,获得20
5秒前
江沫应助ASXC采纳,获得10
5秒前
赘婿应助ASXC采纳,获得10
5秒前
苏幕完成签到,获得积分10
6秒前
锦七完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
al完成签到 ,获得积分10
12秒前
阿梅梅梅完成签到,获得积分10
12秒前
tanglu完成签到,获得积分10
14秒前
小zz完成签到 ,获得积分10
14秒前
哭泣的丝完成签到 ,获得积分10
14秒前
16秒前
孙一一完成签到 ,获得积分10
16秒前
一直向前发布了新的文献求助10
20秒前
万能图书馆应助小何采纳,获得10
21秒前
安详向日葵完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
Eins完成签到 ,获得积分10
24秒前
25秒前
confident完成签到 ,获得积分10
27秒前
27秒前
29秒前
科研通AI2S应助momo采纳,获得10
30秒前
可爱邓邓完成签到 ,获得积分10
31秒前
zm_qian发布了新的文献求助10
31秒前
典雅雁梅完成签到 ,获得积分10
31秒前
Bressanone完成签到,获得积分10
33秒前
35秒前
小飞完成签到 ,获得积分10
35秒前
36秒前
补喵发布了新的文献求助10
36秒前
Tsin778完成签到 ,获得积分10
38秒前
Lionnn发布了新的文献求助10
40秒前
棠棠完成签到 ,获得积分10
42秒前
43秒前
45秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256000
捐赠科研通 3270880
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805070
邀请新用户注册赠送积分活动 882252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216