12月27日消息，2024年IEEE聲學(xué)、語音與信號處理國際會議ICASSP 2024（2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing）宣布錄用奇富科技關(guān)于語音情感計(jì)算的最新研究成果論文“MS-SENet: Enhancing Speech Emotion Recognition Through Multi-scale Feature Fusion With Squeeze-and-excitation Blocks”。

奇富科技介紹，此次被錄用的論文研究方向聚焦在語音情感計(jì)算，團(tuán)隊(duì)提出了一種名為MS-SENet的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過高效提取、選擇和加權(quán)空間和時(shí)間多尺度特征，并將這些特征與原始信息相融合，獲得更強(qiáng)的語音情緒表征向量。

情感計(jì)算領(lǐng)域是一個(gè)涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)和語言學(xué)等多學(xué)科的交叉研究領(lǐng)域，它的主要目的是通過分析和處理語音信號中的情感信息，使計(jì)算機(jī)能夠識別和理解人類的情感狀態(tài)。業(yè)界主流做法是通過音頻、文本等多模態(tài)信息來進(jìn)行情感分類，但奇富科技團(tuán)隊(duì)認(rèn)為人類底層情感特征是相通的，是完全可以跨越具體語種和文本內(nèi)容。

奇富科技自研MS-SENet音頻情感計(jì)算網(wǎng)絡(luò)框架

奇富科技團(tuán)隊(duì)認(rèn)為可以從減少提取大量無關(guān)緊要的聲學(xué)特征和針對局部頻率和長期時(shí)間特征進(jìn)行融合兩方面去提升語音信號的情感表征學(xué)習(xí)，并基于此提出了MS-SENet框架。MS-SENet通過使用不同尺寸的卷積核提取多尺度時(shí)空特征，并引入壓勵(lì)模塊來有效捕捉這些多尺度特征。同時(shí)通過跳躍連接和空間丟失層防止過擬合并增加模型深度，進(jìn)一步提高了情感計(jì)算模型的表達(dá)能力。

另外，奇富科技團(tuán)隊(duì)在論文中評估了包括中科院自動化所語音情感數(shù)據(jù)集、柏林情感數(shù)據(jù)庫、意大利語數(shù)據(jù)集、互動情感二元運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)庫、Surrey音頻視覺表達(dá)情感數(shù)據(jù)集以及Ryerson音頻視覺情感演講與歌曲數(shù)據(jù)集在內(nèi)的六個(gè)不同場景的多語種的數(shù)據(jù)集。和SOTA（state of the art，是指在特定任務(wù)中目前表現(xiàn)最優(yōu)的方法或模型）相比，MS-SENet將UA和WA提高了1.31%和1.61%，同時(shí)MS-SENet在具有更多情感類別和較低數(shù)據(jù)量的情況下，仍然保持著出色的情感識別能力。

據(jù)介紹，奇富科技的語音情感計(jì)算研究不止于理論突破，更是有成功的實(shí)際應(yīng)用。例如，在貸后降投訴項(xiàng)目中，異常情緒監(jiān)測首次被應(yīng)用在實(shí)景業(yè)務(wù)當(dāng)中。通過對高風(fēng)險(xiǎn)客群的錄音通話進(jìn)行逐通分析，及時(shí)遴選出異常情緒的客戶，以便相關(guān)人員可以及時(shí)介入，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模型組投訴率低于對照組4個(gè)絕對值百分點(diǎn)。

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