论文笔记：Emotion Recognition From Speech With Recurrent Neural Networks
动机（Motivation）
在自动语音识别（Automated Speech Recognition, ASR）中，只是把语音内容转成文字，但是人们对话过程中除了文本还有其它重要的信息，比如语调，情感，响度。这些信息对于语音的理解也是很重要的。本文关注其中一个点，如何识别出语音的情感，即语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）。
语音情感识别的三个难点
1. 感情是主观的：不同人对于同一段语音，理解出的情感不尽相同，而且存在一定的文化差异。
2. 感情在语音中的划分：给出一句语音，不一定包含一种情感，可能包含多种情感。
3. 收集数据是个问题：如果从大量电影收集，不同电影类型的语音情感存在偏差。如果从新闻收集，大部分新闻的情感都是中立的。可以人工地收集，为了天然地收集，让专业演员来演绎不同的情感语音。还有其它问题，比如语音的情感应该被划分为几类，如何评估语音的情感类别，这些都没有统一的标准。
**1. **第一个难点是天然存在的，没法解决。只能按数据集给定的情感标签，没法兼容不同人的理解差异。
**2. **第二个难点，本文通过CTC损失函数来解决，CTC可以识别语音中的情感和没有情感的部分。
**3. **第三个难点，通过选定合适的数据集后解决，选定数据集后就选定了一个情感标签和划分和评估标准
相关工作（Related works）
大部分工作将语音情感识别视作一个分类问题，一个utterance分配一个label，utterance就是一小段语音，是语音的最小单元。
深度学习之前，大多是提取低层的手工特征，用传统分类器做，比如HMM（隐马尔可夫模型）或GMM（高斯混合模型）。另外有对局部低层特征计算全局统计量，然后用SVM，决策树，KNN分类。
深度学习出现后，有人把utterance分帧计算低层特征，用三层全连接层，对输出概率聚合成utterance水平的特征（用简单的统计量，比如最大值，最小值，平均值等），最后用ELM（Extreme Learning Machine）分类。 还有人在前面这种方法的基础上把全连接层换成RNN或LSTM。这两种方法的缺点是只使用了简单的聚合和ELM，对于后者，Yann Lecun曾对其做了批判。
后面出现了纯深度学习和端到端的架构模型。有人使用Attention CNN，有人用DBN，还有人用迁移学习把语音识别的任务（数据集）迁移到语音情感识别中。
本文提出来的模型效果可以和这些模型分庭抗礼。
数据集和预处理（Data and preprocessing）
IEMOCAP（Interactive Emotional Dyadic Motion Capture）被选作数据集，因为它有详尽的获取方法，免费的学术许可，较长的语音时长和良好的标注。
大约包括12个小时，含有视频，音频和人脸关键点的数据。由南加利福尼亚大学戏剧系的10位专业演员表演所得。评估者对每个utterance给出评价（10个情感选项），当一半以上的评估者对某个utterance的评估一致时，该utterance才分配到评估的感情。本文中选取其中4种情感用于分析（生气，兴奋，中立和伤心），只有这些样本才被考虑到本文工作中，下图是标签分布。
原始信号的采样率是16kHz，直接使用计算量很大，需要尽量保持信息的同时减小计算量。本文对utterance进行分帧，帧长为200ms，帧移为100ms（关于分帧我在笔记：语音信号和语音情感识别简述中有介绍），在帧上计算声学特征（用了哪些声学特征见下文介绍），然后把这些特征合在一起作为utterance的特征输入到模型。关于帧长的选取，论文从30ms到200ms都做过实验发现效果差别不大，而较长的帧可以导致比较少的帧，能减小计算量，所以使用了200ms。
对于语音信号的特征主要有三种，一是声学特征，也就是声波的一些属性；二是音律特征，指的是停用词，韵律（押韵，平仄），响度，这个特征依赖于说话人，所以没有用这类特征；三是语义学特征，就是语音对应的文字内容的信息。
本文只使用了声学特征，使用的是python库PyAudioAnalysis的API提供的34个特征，主要包括3个时域特征（过零率，能量，能量熵），5个谱特征，13个MFCC特征，13个音阶特征。也就是一帧的声音用34维的向量来表示。
方法
因为一个utterance只对应一个标签，但是有很多帧，有些帧是不包含情感的，所以输入序列和输出序列难以一一对应，为了应对这个问题，可以使用CTC（Connectionist Temporal Classification）的方法。
CTC的阐述需要比较大的篇幅，为了简洁起见，我把CTC的介绍单独写在这篇文章CTC（Connectionist Temporal Classification）介绍中，详情见这篇文章。
CTC模型中的LSTM的输入时间步和输出时间步T为78，因为每个语音样本划分成了78帧。情感标签有4个，加上空白符，得到大小为5的字符集合。真实输出只有一个标签，所以在这些长度为78的输出序列中，经过B转换后能得到一个真实情感标签的那些序列才是我们要的序列，用CTC的方法来使得这些序列产生的概率最大。
实验
度量指标：有两种，一种就是（全局）准确率（Overall accuracy），预测正确的样本数量除以所有的样本数，第二种就是平均类别准确率（Mean class accuracy），分别对每个类单独求一个准确率然后取平均。
Framewise：第一种方法是以一帧作为一个样本，是从每个utterance中挑两个“最大声”的帧，给它们分配utterance的情感标签。预测时根据用多数投票法决定一个utterance的情感归属。分类器用的随机森林。实验发现在短utterance上表现还行，但是在长utterance上会显得不稳定，表现曲线呈现锯齿状。
One-Label：第二个方法是一个utterance作为一个样本，该方法是一个序列到标签的学习，与之相比的CTC方法是序列到序列的学习。前面说了每一帧用34维的特征表示，但是每个utterance有多少个帧是不同的，为了保持相同，短的用0填充，长的缩短，使得每个utterance都由78帧组成（这个78是数据集中”90%“的百分位数得来的）。 使用LSTM作为模型，Adam进行梯度下降。
CTC：和One-Label的方法一样，保持每个utterance长度相同，使用78x34维的向量表示一个utterance。也使用LSTM作为模型，输出是78x5维的向量（代码中计算损失时去掉了前两个值，变成76x5，认为RNN的前两个输出没什么作用），5表示4种情感加1个空白符，使用CTC计算损失函数。另外，这里计算的时候使用原始输入序列的长度（不考虑那些padded的位置）。
实验比较
使用了分组的交叉验证方法（Grouped cross-validation），即每个样本有额外的一个组标签，在划分时同一个组的样本不能同时出现在训练集和测试集中。在IEMOCAP中，10个人的语音是通过两人对话录制而成，使用“两人对话”来作为组划分依据，可以留出20%的数据作为测试集。这么做可以防止训练集对说话人的特定说话方式过拟合。
对几个方法进行的了实验对比，下面是五折的分组交叉验证结果。其中Dummy表示每次都用训练集中最多标签的类。Framewise和One-label作为baseline，human performance是作者实验室几个人的人工预测结果。
结果分析
CTC模型的结果分析
IEMOCAP的评估中，在sadness识别中语音信号起到主要作用。而angry和excitement通过视频信号更容易预测。而CTC方法中也发现了sadness的准确率更高，这很符合IEMOCAP的评估，如下图所示。
如下图，横坐标表示专家意见（对于情感标注）不一致的个数，颜色越深表示错误率越大。可以看到专家意见越不一致，错误率越大。作者做了实验，当只考虑专家意见（对于情感标注）一致的样本时，准确率可以从54%提升到65%。
作者另外做了实验，如下图所示，其中17%的意思是，最终被标记为anger的标签中有一些不一致标签，这些标签有17%落在四个情感中。51%的意思是模型的答案和专家的不一致答案相一致的百分比。可以看到，被错分到其它三类的占比越大，模型错分到其它三类的百分比也越大。可以看到模型犯错并不是随机的，如果是随机的话模型错分到其他三类的百分比应该是33%，这说明了模型的犯错和人类的犯错具有相似性。
人类表现结果分析
可以看到，人类分辨语音情感也只到达了70%，再次说明了情感带有主观性，模型也很难分类到百分百正确，而且它其实很难超过人类的准确率70%。从上表看出模型的犯错并不是随机的。但是模型犯错的机制是不清楚的，比如很难混淆生气和伤心，但是兴奋和开心却很难分。
这给了我们一个启示，模型的好坏不仅要看它的正确概率，还要看它的错误结构是否和人类判断相似。
