【论文笔记】语音情感识别之手工特征深度学习方法
本文章主体基于PilgrimHui的论文笔记：《语音情感识别（三）手工特征+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。
1. Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning（2018 InterSpeech）
（1）数据处理：Hamming窗，窗大小30ms，窗移10ms得到多个frames。每个frame采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征，得到长度为20维的向量。每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧，所以输入为20x512的矩阵。每个样本归一化到0均值1标准差（根据对应的说话人）。使用的数据集为EmoDB。7分类。
（2）模型方法：首层卷积只沿着时间方向卷，没有频率方向的卷积。经过max pooling, global conv, max pooling等操作，得到128*64的feature maps。按列输入LSTM（长度为128的列向量）获取时序特征，softmax分为7类。实验时采用Leave-One-Speaker-Out测试效果。
（3）准确率为88.9%，跟传统ComParE+SVM 86%的效果比，高出近3%。不过该数据集我实验时6分类达到90+%。
2. Speech Emotion Recognition from Variable-Length Inputs with Triplet Loss Function（2018 InterSpeech）
（1）数据处理：IEMOCAP数据，筛选出标签置信度大的样本，按0.06s分帧，得到句子的平均帧731，设定统一句子长度F为800（根据实验）。使用的特征基于ComParE特征集，对每帧使用openSMILE库提取了147个LLDs（Low level Descriptors）。
（2）模型方法：语音情感识别方面的前人工作主要集中于特征和模型的探索，本文将triplet loss应用到模型中，输入三个样本，用LSTM提取特征，训练。最后从loss层的前一层取出特征向量送到SVM分类。
（3）Triplet loss：锚点的选取：从positive中选出离negative距离最近的点并且离positive其他点最远的点。如果从所有数据集选取计算量很大，因此在每个batch中选取。通过triplet loss学习，使得锚点离负类远，离正类近。triplet loss的好处是类内距离变小，类间距离拉大。配合交叉熵的有监督学习，保留原始标签信息。
（4）通常在一定长度内，句子越长情感识别的准确率越高。并且情绪的信息往往在句子的中段，因此对于过长的句子掐头去尾。
（5）获得等长输入的做法有：计算一个utterance上很多帧特征，然后对这些帧做一个统计（比如均值，最大值等等）；做裁剪和padding使得等长；全卷积加全局池化。
（6）本文使用了三种padding策略，第一种就是按最后一帧的值pad直到达到指定长度，称为pad mode。第二种就是按原序列从头到尾的值进行pad，如果不够长就继续从原序列的头到尾序列pad，重新多次，直到长度大于指定长度，取的时候从中间随机选择连续的F帧，称为cycle mode，实验证明cycle mode效果最好。第三种跟第二种类似，只不过是重复第一帧的值来pad，然后重复第二帧的值来pad，直到最后一帧的值，取的时候也是从中间随机选择连续的F帧。
对于长度大于F的句子，掐头去尾保留连续的F帧。
（7）数据集使用的IEMOCAP，值得一提的是这篇论文只是提出了新颖的方法（triplet loss和cycle mode），在实验中的方法对比上并没有凸出模型表现的优势。
3. Exploring Spatio-Temporal Representations by Integrating Attention-based Bidirectional-LSTM-RNNs and FCNs for Speech Emotion Recognition（2018 InterSpeech）
（1）数据处理：一个句子按时间窗1024切分成多个帧，每帧的长度是1024个点，对每帧用YAAFE提取743维特征，之后用PCA做白化。IEMOCAP数据4分类。CHEAVD中文数据8分类。
（2）模型方法：模型分为CNN和BLSTM两部分。CNN对句子的特征矩阵进行卷积，提取卷积特征。BLSTM沿时间轴进行时序建模，采用attention提取时序特征。最后拼接两部分特征加全连接网络，预测最后标签。
（3）实验结果CHEAVD和IEMOCAP上分别46.3和64的WA，效果优于单个CNN或BLSTM模型，但相比业界其他模型效果一般。
4. Learning Spontaneity to Improve Emotion Recognition in Speech（2018 InterSpeech）
（1）数据集为IEMOCAP，在识别情感之前先做一个自发性检测，之后对于自发性的情感和念稿子的情感分别训练不同的SVM分类器。发现这么做可以提高表现，而且自发性情感的准确率会更高。
（2）特征集使用的是InterSpeech 2009 挑战赛的特征集，主要有MFCC，ZCR，VP，F0等，共k维特征（每帧）。然后做平滑后计算一阶delta，变成2k维。对这些特征计算12种统计量，最后得到24k维的向量。
（3）启发：提前判别情感的自发性可提升SA效果，如果先判别性别等信息，是否能提升性能。
5. Automatic Speech Emotion Recognition Using Recurrent Neural Network with Local Attention（2017 ICASSP）
（1）数据处理：25ms的时间窗，每秒100帧，每帧提取257维的FFT频谱特征和32维的LLD特征，分别用于不同实验。根据全数据集的均值和标准差做正则化。IEMOCAP数据4分类。
（2）SER比较流行的传统做法是在LLDs做统计得到HSFs然后喂给分类器（比如最常用的SVM），常用的LLDs和HSFs如下图所示。但是有个挑战就是如何平衡这二者，因为LLDs是在短时帧上计算的静态特征，HSFs是在一个utterance上对多个帧做统计聚合得到的动态特征，如果只使用HSFs的话会忽略“句子中有些沉默段或非感情段是无效区”这个事实，只使用LLDs的话特征层次太低，而且也没有做显著性区域捕捉。
（2）模型方法：论文提出了Weighted Pooling的方法，对比通常的几种做法，发现这么做可以提高准确率。如下图(a)就是传统的做法通过计算HSFs然后喂给分类器的做法，图(b)是给每一帧都分类标签然后计算损失，图(c)是只取最后一个（和第一个）时间步的输出，图(d)是对所有时间步的输出取均值，图(e)就是利用注意力机制来做加权求和，图(f)只是在(e)的基础上把注意力的计算抽象成一个Attention Model。图(e)的WA和UA效果最佳（63.5%，58.8%）。
（3）Attention机制可以使模型聚焦到有声音的帧，忽略掉静音帧或噪音帧，可以取代VAD的作用。
（4）数据集是IEMOCAP，输入的特征使用了两种，一种是原始声谱（257维的FFT向量），一种是手工LLDs。论文还做了原始声谱+DNN（下图图a的模型）和手工LLDs+SVM的对比，发现由DNN自己学习特征的模型可以得到更高的准确率。
6. An End-to-End Deep Learning Framework with Speech Emotion Recognition of Atypical Individuals（2018 InterSpeech）
（1）数据处理：音频信号处理细节未给出，数据集为EmotAsS，由2018 InterSpeech挑战赛提供，是非典型人群（残疾人）的语音情感数据。
（2）论文调查了三种特征，原始信号，CQT声谱图，STFT声谱图，发现STFT声谱图最好。
（3）论文比较了三种模型，CRNN，ResNet，CNN结合扩展特征（openSMILE提取的COMPARE特征）。发现做了数据平衡后，CRNN的效果最好。没做数据平衡前，CNN结合扩展特征的效果最好。
（4）论文使用了数据增强和数据平衡技术，可以提高模型表现。其中数据增强时speed rate为0.9时效果最好（模型为CRNN）。
（5）因为挑战赛的baseline中，使用各种特征的SVM都打败了端到端的框架，所以论文还做了SVM的实验来证明论文的模型比SVM好，SVM使用的特征集分别有ComparE和BoAW。
（6）最后做结果级融合，融合SVM和CRNN，效果达到最佳。
7. What is my Dog Trying to Tell me? The Automatic Recognition of The Context and Perceived Emotion of Dog Barks（2018 ICASSP）
（1）数据描述：通过狗吠声来识别狗的情感和状态，情感Emotion有五种（Aggression，Fear，Despair，Fun，Happiness），状态Context有七种（Alone，Ball，Fight，Food，Play，Stranger，Walk），数据集称为EmoDog。含12只马地犬，226句狗吠。
（2）数据处理：论文使用的特征有eGeMAPS特征，ComparE特征，MFCC和一阶差分，二阶差分。做实验时候把ComparE分成两种：ComparE Pros（prosodic韵律学的）和ComparE Spec（spectral和cepstral频谱和倒谱）。另外还使用了BoAW的模式来计算特征（使用openXBOW库获得）。
（3）模型方法：论文主要对比不同特征集的效果，并无算法上的创新。下图是不同特征在SVM上的分类结果，调用liblinear库实现。另外论文还做了回归预测的实验，预测情感强度，调用libsvm库来实现SVR。其中Emotion任务中88维的eGeMAPS特征的效果最佳，Context任务中ComParE特征集效果最好。
8. Towards Temporal Modelling of Categorical Speech Emotion Recognition（2018 InterSpeech）
（1）一句话含有多个segments，作者假设不是每个segment都含有情绪。一些静音、暂停、音素转换、不发声的音素等片段被认为是不含情绪的。因此一句话可以切分成一系列片段，包含有情绪和无情绪两类。通过基于LSTM的CTC机制，可以对每个segment判断是否有情绪，并且对应到具体的情绪类别。
（2）预处理方法：首先根据语音的标注文本得到句子的音素序列：有文本时采用CMU发音字典可得，没文本时采用ASR模型可得。每个音素对应一个标签，但是当前不知道语音的帧的边界，即一个音素的起止点。
（3）CTC方法：句子按一定时间窗切片，LSTM-CTC模型将每个切片对应到5类（Angry, Happy, Neutral, Sad，Null），之后去除连续类和Null类，如
B(Null Null Angry Null Angry Angry Null Null) = (Angry Angry)
B(Null Angry Angry Null Null Null Angry Null) = (Angry Angry)
最后跟对应的音素标签求交叉熵loss。
（4）LSTM的输出长度和标签长度不匹配，通常有三种做法，final-pooling取最后一帧输出，mean-pooling对所有帧取平均，weighted-pooling利用注意力机制加权求和。本文使用了CTC的机制，实验表明比之前三种方法要好。数据集为IEMOCAP。对于CTC的介绍见另一篇笔记CTC介绍。
（5）输入的帧水平特征为238个LLDs（以GeMAPS和2016 InterSpeech挑战特征集ComparE为基础），通过openSMILE库获得。
9. Emotion Identification from raw speech signals using DNNs（2018 InterSpeech）
（1）数据处理：比较了不同的特征提取方法：MFCC，时域特征，频域特征。MFCC采用23维的MFCC输入到DNN；时域特征采用40ms的时间窗，窗移30ms，对每个时间窗采用一维卷积，卷积步移1.25ms，之后连接Network-in-Network（NIN）非线性层，进行训练[6]；频域特征跟时域类似，不同的是对频谱进行二维卷积，具体设定参考论文[16]。IEMOCAP四分类。实验结果标明时域特征效果最佳。
（2）模型方法：时延神经网络TDNN，卷积网络CNN的前身，计算过程类似卷积，对限定时间窗下的频谱矩阵进行全连接计算，并随着时间轴往前推进。TDNN可以表达语音特征在时间上的关系。具体参考博客。
（3）TDNN-Statistics Pooling：TDNN在每个时间窗下（含多个delayed frame）的输出求均值和标准差，然后拼接多个均值和标准差，输入到softmax层，如此，对输入的多个frame将得到一个预测标签。缺点是对于静音帧、非语音帧也计算了loss，而往往这些帧是不带感情信息的。
（4）TDNN-LSTM：在TDNN上接LSTM，每帧的对应一个标签。实验中采用单向LSTM，效果优于Bi-LSTM。
（5）TDNN-LSTM-Attention：TDNN-LSTM的基础上接入Attention层，对无语音帧分配较低权重，不需要预处理的SAD检测。效果优于其余四种方法。
（6）LSTM，LSTM-Attention：分别表示三层单向LSTM以及上面叠加attention层。在最顶层的LSTM输出层接max pooling会有效提升性能。Attention的引入也对性能提升有帮助。
（7）比较了不同的utterance（语音段）组织方法：一帧一个标签或者一utterance一个标签，发现一帧一个标签的结果更好。
（8）还做了数据增强，对振幅和速度做了扰动。振幅采用10种不同的微调，速度采用0.9, 1.0, 1.1 speed factors。发现可以WA提升6%，UA提升8%。
（9）论文对utterance采用定长和变长的方式进行实验，结果标明采用固定的较大长度的chunks训练效果最佳，WA和UA达到70.1%和60.7%。论文实验很充分，结果也优于大多数sota算法，所有实验用kaldi完成，论文作者中就有kaldi的作者daniel povey。
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