12:28arXiv cs.AI@Sathvik Manikantan Napa Ugandhar, Hao Zhang, Alison Gunzler, Yuzhe Wang, Thomas Thebaud, Georgi Tinchev, Venkatesh Ravichandran, Laureano Moro-Velázquez论文提出DyadEE数据集,包含真实情感协调对话和通过交换伴侣、情感重合成制造的干扰对话。同时提出TRACE框架,将双人交互建模为基于情感微调Whisper声学嵌入的有序序列,将每个样本视为交互痕迹而非池化话语。在DyadEE上实验表明,融入对话上下文和关系信息可提升检测效果,TRACE达到97.01%的准确率。论文TRACEDyadEEWhisper情感识别语音交互推荐理由:想研究语音AI如何感知对话中的情感协调?这篇论文提出了新数据集DyadEE和框架TRACE,准确率高达97%,值得做语音交互的朋友看看。原文