CTI论坛(ctiforum. 可靠语音心情数据集的可用性有限
做为一个范围，SER已有20多年的史册，但与积极语音鉴识（ASR）比拟，SER相对较新。本日，由于人为智能在该范围的运用，ASR曾经真实升起。另一方面，SER的速率较慢，由于与ASR不同，用于练习AI模子的数据相当有限。
保守的SER数据集要末是影响的，要末是启蒙的。扮演数据集是由付费伶人用特定的心情说出牢固的短语创造的。启蒙数据集比这些稍有改良，经过让演讲者观望特定的片断或让他们设想特定的情形，也许引起某些心情。这些数据集是稀少的，咱们本日所遐想的那种SER用例需求在交互式对话中举办积极心情探测；在这些数据集上练习的人为智能模子在事实全国中不会很好地处事。在预界说/有限心情的语音片断上练习和测试的SER系统将无奈在实践行使中责罚自觉语音。
请留心，管制前提不是可靠全国满盈心情的语音的可用性，而是对数据举办解释/记号以创造准则化数据集。与另外类别的数据（比方图象）比拟，记号语音的心情体例也许加倍主观。这就引出了下一个题目：语音心情建模。
心情建模是繁杂的
语音心情建模，即怎样抒发嵌入语音中的心情，既繁杂又关键。保守的办法之一是将语音心情建模为恼怒、不相信、战栗、痛快、哀伤或中性的紧要种别之一。与基于分离类另外办法比拟，机械研习更偏向于基于维度的办法。在前者中，行使了语音的声学特色，包含言语和非言语。也许行使声响（光谱讯息、能量）、韵律（腔调、强度、节律）等技能特色的组合来练习SER模子。
非言语发声，如笑、太息、呼吸和踌躇/停息，包含用于心情探测的实用记号。咱们还需求琢磨非心情性前提，这些前提与声响听起来怎样相关，比方疲乏、伤风、喝酒或另外物资。面向花费者的SER运用必需责罚多种言语、跨文明语音形式、远场声学、谈话人鉴识、全体动力学、语音变换等题目。
即便咱们在这边议论的是SER，但任何另外非语音线索（如视觉讯息）也也许做为模子的输入。比方，在某些场景中，音频和视频体例均也许可用。语音文本自己也许行使当然言语责罚（NLP）举办解析。除了字面上的表明，NLP有也许扶助发掘讥嘲或滑稽。
一共这些都说明白占有高品质数据的急迫性。数据集的充盈性将决计SER的功用。机械研习技能在这边扮演偏急迫脚色：
半监视研习技能可用于记号数据。在这边，人类钻研人员记号一小部份数据，并让算法记号语料库的另外部份。
这类办法的一个增添是积极研习，在这类研习中，有一个体在轮回中，以抬高积极标签的品质。在积极研习中，倘若算法对其数据分类的可托度较低，它会将语音数据路由到人为解释器。
合成语音数据可行使小量可靠语音生成，可行使生成对立网络（GAN）等技能使其挨近可靠语音品质。
变化研习是指将学问从一个处境运用到另一个处境，也许是实用的。示例包含哄骗成人心情模子举办童子心情鉴识练习，或行使非语音音频（如音乐）练习SER模子。
总之，语音心情鉴识是一个繁杂的范围，包含言语和非言语、高低文以至视觉的很多行动部份。机械研习和人为扶助将鄙人一代SER运用中表现急迫影响。
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