Enhancing multilingual recognition of emotion in speech by language identification

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F16%3APU136056" target="_blank" >RIV/00216305:26230/16:PU136056 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2016/pdfs/0333.PDF" target="_blank" >https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2016/pdfs/0333.PDF</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2016-333" target="_blank" >10.21437/Interspeech.2016-333</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Enhancing multilingual recognition of emotion in speech by language identification

Popis výsledku v původním jazyce

We investigate, for the first time, if applying model selection based on automatic language identification (LID) can improve multilingual recognition of emotion in speech. Six emotional speech corpora from three language families (Germanic, Romance, Sino-Tibetan) are evaluated. The emotions are represented by the quadrants in the arousal/valence plane, i. e., positive/ negative arousal/valence. Four selection approaches for choosing an optimal training set depending on the current language are compared: within the same language family, across language family, use of all available corpora, and selection based on the automatic LID. We found that, on average, the proposed LID approach for selecting training corpora is superior to using all the available corpora when the spoken language is not known.

Název v anglickém jazyce

Enhancing multilingual recognition of emotion in speech by language identification

Popis výsledku anglicky

We investigate, for the first time, if applying model selection based on automatic language identification (LID) can improve multilingual recognition of emotion in speech. Six emotional speech corpora from three language families (Germanic, Romance, Sino-Tibetan) are evaluated. The emotions are represented by the quadrants in the arousal/valence plane, i. e., positive/ negative arousal/valence. Four selection approaches for choosing an optimal training set depending on the current language are compared: within the same language family, across language family, use of all available corpora, and selection based on the automatic LID. We found that, on average, the proposed LID approach for selecting training corpora is superior to using all the available corpora when the spoken language is not known.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of Interspeech 2016

ISBN

—

ISSN

1990-9772

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

2949-2953

Název nakladatele

International Speech Communication Association

Místo vydání

San Francisco

Místo konání akce

San Francisco

Datum konání akce

8. 9. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000409394401295