感情音声認識に向けた感情の性質を考慮したソフトラベル学習

摘要

本稿では，発話に付与された感情ラベルの曖昧性を考慮して分類モデル学習を行う手法を提案する．従来のモデル学習では，評価者の多数決で決められた感情ラベルを正解とした発話を学習データに用いることが多い．人によって感情の判断基準は異なるため，多数の評価も少数の評価も全て正しい可能性がある．多数決による正解ラベルの決定は，少数の評価を無視しており，感情ラベルの曖昧性を考慮して学習を行えていないことが指摘されている．また，感情ラベルの中でも特にNeutralラベルの曖昧性が高いことが自然言語分野で指摘されている．感情ラベルの曖昧性を考慮し，本研究では，感情クラスごとに異なるラベルスムージング行って得られるソフトラベルを学習に用いる手法を提案する．評価実験により従来手法に比べ提案手法では感情分類精度が向上することを示す．