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2024 年 MSP-Podcast SER 挑战: Ventoux 多模自监督学习下的语音情绪识别
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究介绍了2024年MSP-Podcast语音情感识别挑战赛中的参赛作品，使用支持向量机分类器对八种情感状态进行分类。通过自监督学习在不同模态上进行微调，提高了系统的准确分类能力，开发集上取得了0.35%的F1宏平均。
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关键要点
- 本研究介绍了2024年MSP-Podcast语音情感识别挑战赛中的参赛作品。
- 研究专注于任务1，使用MSP-Podcast数据集对八种情感状态进行分类。
- 采用集成模型的方法，每个模型独立训练，使用支持向量机(SVM)分类器进行融合。
- 通过自监督学习(SSL)在不同模态上进行微调，包括语音、文本及其结合。
- 联合训练方法旨在提高系统对情感状态的准确分类能力。
- 系统在开发集上取得了0.35%的F1宏平均。
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