要約
【タイトル】ACMマルチメディア2023年計算言語学チャレンジ:感情共有と要求
【要約】
・ACMマルチメディア2023年計算言語学チャレンジは、よく定義された条件の下で初めて競技形式で2つの異なる問題に取り組む。
・感情共有サブチャレンジでは、音声からの回帰を行う。
・要求サブチャレンジでは、要求や苦情を検出する。
・サブチャレンジ、ベースラインの特徴抽出、ComPaRE特徴、auDeepツールキット、DeepSpectRumツールキットを使った事前学習されたCNNからの深層特徴抽出に基づく分類器について説明する。
・また、wav2vec2モデルも使用する。
【要点】
– ACMマルチメディア2023年計算言語学チャレンジでは、2つの分野を競技形式で取り組む。
– 感情共有サブチャレンジでは、音声から回帰データを得る。
– 要求サブチャレンジでは、要求や苦情を検出する。
– 分類器には、ComPaRE特徴、auDeepツールキット、DeepSpectRumツールキットを使った事前学習されたCNNからの深層特徴抽出を使用する。
– wav2vec2モデルも使用する。
要約(オリジナル)
The ACM Multimedia 2023 Computational Paralinguistics Challenge addresses two different problems for the first time in a research competition under well-defined conditions: In the Emotion Share Sub-Challenge, a regression on speech has to be made; and in the Requests Sub-Challenges, requests and complaints need to be detected. We describe the Sub-Challenges, baseline feature extraction, and classifiers based on the usual ComPaRE features, the auDeep toolkit, and deep feature extraction from pre-trained CNNs using the DeepSpectRum toolkit; in addition, wav2vec2 models are used.
arxiv情報
著者 | Björn W. Schuller,Anton Batliner,Shahin Amiriparian,Alexander Barnhill,Maurice Gerczuk,Andreas Triantafyllopoulos,Alice Baird,Panagiotis Tzirakis,Chris Gagne,Alan S. Cowen,Nikola Lackovic,Marie-José Caraty,Claude Montacié |
発行日 | 2023-05-01 07:59:34+00:00 |
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提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI