Verbesserung der Emotionserkennung in Sprache mit LLMs

Die Emotionserkennung in Sprache ist wichtig dafür, wie Menschen mit Computern interagieren. Die Anwendungen reichen von der Unterstützung für Unternehmen im Kundenservice bis hin zur Überwachung der psychischen Gesundheit. Grosse Sprachmodelle (LLMs) können Text sehr gut verarbeiten und verstehen, aber sie haben Schwierigkeiten mit Audioeingaben. Das schränkt ihre Fähigkeit ein, Emotionen zu erkennen, wenn sowohl Text als auch Audio beteiligt sind.

Diese Arbeit präsentiert eine neue Methode für LLMs, um Emotionen in Sprache zu erkennen, indem sie Merkmale der Sprache nutzen, ohne ihre Struktur ändern zu müssen. Unsere Methode übersetzt Sprachmerkmale in natürliche Sprachbeschreibungen. Diese Beschreibungen können zu Textaufforderungen hinzugefügt werden, sodass LLMs Emotionen über verschiedene Modi hinweg analysieren können. Wir haben unsere Methode mit zwei bekannten Datensätzen getestet: IEMOCAP und MELD, und gezeigt, dass unser Ansatz die Genauigkeit der Emotionserkennung verbessert, insbesondere bei hoher Audioqualität.

#Hintergrund

#Emotionserkennung mit LLMs

Jüngste Verbesserungen bei der Erkennung von Emotionen während Gesprächen haben LLMs genutzt, um die Ergebnisse zu verbessern. Unser Ansatz baut auf früheren Arbeiten auf, die definiert haben, wie Emotionen in Gesprächen erkannt werden, das sogenannte InstructERC-Framework. Dieses Framework nutzte LLMs, um Aufgaben auf neue Weise auszuführen und führte Module ein, die halfen, emotionale Reaktionen auszurichten und hohe Punktzahlen in standardisierten Datensätzen zu erreichen. Wir erweitern diese Idee, indem wir Sprachbeschreibungen hinzufügen, um die emotionalen Hinweise in der Sprache besser zu erfassen.

Andere Arbeiten haben ebenfalls versucht, LLMs zur Emotionserkennung zu verbessern, indem sie unterschiedliche Arten von Informationen verwendet haben. Einige Modelle fügen Hintergrunddetails über Sprecher hinzu, die bei emotionalem Verständnis helfen können. Ein anderer Ansatz nutzt gesundes Menschenverstand-Wissen darüber, wie Menschen auf Situationen reagieren. Einige haben sogar versucht, visuelle Beschreibungen neben Sprache zu integrieren. All diese Methoden zielen darauf ab, LLMs besseren Kontext zu geben, was auch unser Ansatz anstrebt, indem wir uns auf Sprachmerkmale konzentrieren.

#Integration von Sprachmerkmalen

Mehrere aktuelle Arbeiten haben sich damit beschäftigt, wie man Sprachmerkmale in Systeme integriert, die LLMs zur Emotionserkennung verwenden. Eine solche Methode nutzt LLaMA, um Beschreibungen von Emotionen in der Sprache zu erstellen, anstatt nur Labels. Es zeigt, dass LLMs emotionale Inhalte beschreiben können, obwohl diese Methode zusätzliche Komponenten zur Verarbeitung von Audio verwendet. Eine andere Methode integriert Audiofunktionen in Eingabeaufforderungen zur Erkennung von Emotionen im Zusammenhang mit Depressionen, indem sie wichtige Audio-Token hinzufügt.

Ein weiterer Ansatz untersucht, wie LLMs Sprachtranskripte verwenden können, um schwache Labels für Emotionen abzuleiten. Während diese Methode LLMs zur Labelung von Emotionen einsetzt, verlässt sie sich hauptsächlich auf Text und weniger auf die direkte Erkennung von Emotionen.

Kürzlich wurden LLMs auch in Aufgaben der automatischen Spracherkennung (ASR) eingesetzt, was zeigt, dass sie auch mit audio-bezogenen Aufgaben umgehen können. Einige Modelle haben einzigartige Audio-Encoder verwendet, um Sprache in Text zu übersetzen und dabei eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten. Diese Fortschritte heben den Trend hervor, LLMs fähiger zu machen, mit Sprachinformationen umzugehen.

Unsere Arbeit fällt aus mehreren Gründen auf. Erstens integrieren wir direkt Sprachbeschreibungen, ohne zusätzliche Audioverarbeitungskomponenten zu benötigen. Das macht es einfacher und effizienter. Zweitens trainieren wir die LLMs direkt mit einer Mischung aus Text und Sprache, was die Notwendigkeit zusätzlicher Labeling-Prozesse vermeidet. Schliesslich ist unsere Methode anpassungsfähig und kann einfach auf andere Aufgaben angewendet werden.

#Methodik

Wir verwenden eine strukturierte Vorlage für LLMs, die Sprachmerkmale in natürlicher Sprache enthält. Das stellt sicher, dass wichtige Merkmale der Sprache erkannt werden. Die Komponenten unserer Vorlage umfassen:

1. Anweisung: Damit wird das LLM als Experte für Emotionen eingestellt und auf die Aufgabe vorbereitet.
2. Kontext: Dieser Teil gibt Hintergrundinformationen zum Gespräch und hilft dem LLM, die Dynamik der Interaktion zu verstehen.
3. Sprachbeschreibungen: Diese enthalten natürliche Sprachübersetzungen von Audiosignalen und erfassen wichtige Sprachdetails, die für die Emotionserkennung entscheidend sind.
4. Frage: Diese fordert das LLM auf, Emotionen basierend auf dem bereitgestellten Kontext und den Sprachmerkmalen zu kennzeichnen.

Diese Methode ermöglicht es dem LLM, sowohl Text- als auch audio-abgeleitete Informationen besser gemeinsam zu verarbeiten, was zu einer verbesserten Emotionserkennung führt.

#Audiofunktionen

Wir nutzen fünf verständliche Audiofunktionen, die emotionale Inhalte vermitteln. Diese Funktionen umfassen:

• Lautstärke: Diese hat zwei Aspekte: durchschnittliche Lautstärke und Lautstärkenvariation, die Lautstärke und deren Veränderung anzeigen.
• Tonhöhe: Ähnlich wie bei der Lautstärke hat dies ebenfalls zwei Aspekte: durchschnittliche Tonhöhe und Tonhöhenvariation, die helfen, den Ton und die Stimmung des Sprechers zu vermitteln.
• Sprechgeschwindigkeit: Dies zeigt, wie schnell der Sprecher spricht, was Druck oder Ruhe widerspiegeln kann.

Indem wir uns auf diese grundlegenden Audioeigenschaften konzentrieren, vereinfachen wir den Prozess der Extraktion und Analyse emotionaler Inhalte in Sprache.

#Verarbeitung von Audiofunktionen

Um die Audiofunktionen verständlicher zu machen, konvertieren wir rohe numerische Werte in kategoriale Darstellungen. Die Schritte umfassen:

1. Schwellenwertberechnung: Wir berechnen Schwellenwerte für jede Audiofunktion basierend auf statistischen Quantilen zur Kategorisierung.
2. Sprecher-spezifische Normalisierung: Wir passen die Schwellenwerte an, um individuelle Sprechstile und -muster zu berücksichtigen.
3. Kategorisierung: Jede Funktion wird in intuitive Labels wie "niedrig" oder "hoch" kategorisiert.
4. Merkmal-spezifische Beschreibungen: Wir erstellen dann beschreibende Phrasen basierend auf diesen Kategorien, um sie interpretierbarer zu machen.

#Generierung von Eindrücken

Um unsere Audiofunktionen noch aussagekräftiger zu machen, erstellen wir natürliche Spracheindrücke basierend auf den kategorisierten Funktionen. Diese Eindrücke schlagen potenzielle emotionale Zustände basierend auf den Stimmmerkmalen vor. Wir fügen auch Sätze zur Anpassung des Vertrauens ein, um Unsicherheiten in der Interpretation zu berücksichtigen. Der endgültige Eindruck kombiniert Informationen zu Lautstärke, Tonhöhe und Sprechgeschwindigkeit in einer kohärenten Beschreibung, die dem LLM einen besseren Kontext für die Emotionserkennung bietet.

#Verwendete Datensätze zum Vergleich

Unsere Experimente basieren auf zwei bekannten Datensätzen:

1. IEMOCAP: Dieser Datensatz umfasst Gespräche zwischen Schauspielern, die reich an emotionalen Ausdrücken sind. Er enthält etwa 12 Stunden audiovisuelles Material von 10 Schauspielern, die verschiedene Emotionen ausdrücken. Jede Äusserung ist mit einem Emotionslabel wie Freude, Traurigkeit oder Wut gekennzeichnet.

2. MELD: Dieser Datensatz stammt aus der TV-Show "Friends" und eignet sich daher gut für Dialoge. Er enthält über 13.000 Äusserungen, die jeweils mit einer von mehreren Emotionen gekennzeichnet sind. Dieser Datensatz ist multimodal und bietet Audio-, Video- und Textdaten zur Analyse.

Wir haben uns auf die Audio-Komponente beider Datensätze für unsere Analyse konzentriert und festgestellt, dass IEMOCAP hochqualitative Aufnahmen hat, während MELD mehr Herausforderungen aufgrund seiner geräuschhaften Audio-Umgebung bietet.

#Hauptbefunde

#Leistungsevaluation

Bei der Integration von Sprachfunktionen in unsere Eingaben haben wir Verbesserungen in der Leistung über die Datensätze hinweg festgestellt. Für IEMOCAP erhöhte das Hinzufügen von Sprachbeschreibungen die Genauigkeit erheblich. Bei MELD waren die Verbesserungen jedoch bescheidener, was die schlechtere Audioqualität widerspiegelt. Das zeigt, dass hochwertige Audioaufnahmen entscheidend für eine zuverlässige Emotionserkennung sind.

Interessanterweise haben Hinzufügungen von Spracheindrücken die Ergebnisse für keinen der Datensätze weiter verbessert. In IEMOCAP war die Leistung mit Eindrücken niedriger als mit einfachen Sprachbeschreibungen, was darauf hindeutet, dass objektivere Beschreibungen besser zur Emotionserkennung geeignet sind.

#Modellvergleich

Wir haben auch verschiedene LLMs hinsichtlich ihrer Genauigkeit bei der Emotionserkennung verglichen. Alle Modelle zeigten Verbesserungen durch das Hinzufügen von Sprachbeschreibungen. Allerdings führte die Modellgrösse nicht unbedingt zu besseren Leistungen über alle hinweg. Bemerkenswerterweise schnitten grössere Modelle nicht konstant besser ab als kleinere.

Die Ergebnisse heben die Bedeutung der Feinabstimmung von Modellen für spezifische Aufgaben wie die Emotionserkennung hervor. Während neuere Modelle gut bei allgemeinen Aufgaben abschneiden, könnten sie bei spezialisierten Aufgaben ohne gezielte Verbesserungen nicht immer überzeugen.

#Einschränkungen

Obwohl unsere Methode vielversprechend ist, hat sie einige Einschränkungen. Das Hauptproblem ist die Abhängigkeit von der Audioqualität. Unsere Ergebnisse waren viel besser bei hochqualitativen Aufnahmen im Vergleich zu geräuschhaften.

Eine weitere Einschränkung sind die Arten von Merkmalen, die wir verwendet haben. Unser Ansatz beruht derzeit auf einer kleinen Menge an Audiofunktionen. Detailliertere Aspekte der Sprache, wie Rhythmus oder spektrale Eigenschaften, werden nicht erfasst, was die Tiefe der Emotionanalyse einschränken könnte.

Zusätzlich ist die Beschaffenheit unserer Trainingsdaten eine weitere Herausforderung. Die emotionalen Ausdrücke in unseren Datensätzen repräsentieren möglicherweise nicht vollständig die reale Sprache, in der Emotionen oft komplexer und subtiler sind. Dies kann beeinflussen, wie gut unsere Methode ausserhalb kontrollierter Umgebungen funktioniert.

Nicht zuletzt kann die benötigte Rechenleistung zur Feinabstimmung dieser Modelle eine Hürde für viele Nutzer sein. Es ist Hochleistungsrechner nötig, was den Zugang für Personen in weniger ressourcenstarken Umgebungen einschränken könnte.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft wird es wichtig sein, diese Einschränkungen zu beheben, um robustere Emotionserkennungssysteme zu entwickeln. Künftige Forschungen können die Extraktionsmethoden verbessern, um mit geräuschhaftem, realem Audio umzugehen. Ein weiteres Forschungsgebiet könnte die ausgefeiltere Darstellung von Sprachmerkmalen sein.

Unsere Methode steigert nicht nur die Fähigkeiten der LLMs zur Emotionserkennung, sondern bietet auch einen Rahmen zur Integration nicht-textueller Informationen in LLM-basierte Systeme. Das hat Auswirkungen auf verschiedene Anwendungen in der KI, die darauf angewiesen sind, menschliche Emotionen zu verstehen.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Studie, dass die Integration von Sprachmerkmalen in LLM-Systeme die Fähigkeiten zur Emotionserkennung erheblich verbessert, insbesondere bei der Arbeit mit hochwertigen Audioeingaben. Durch die Übersetzung von Sprachfunktionen in natürliche Sprache ermöglichen wir es LLMs, Emotionen effektiv zu analysieren.

Die Ergebnisse zeigen, dass das Hinzufügen von Sprachbeschreibungen die Genauigkeit über verschiedene Arten von LLMs hinweg erhöht, betonen jedoch auch die Bedeutung guter Audioqualität. Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, bessere Methoden zur Handhabung suboptimaler Audiobedingungen zu entwickeln und Wege zur differenzierteren Darstellung von Sprachfunktionen zu erkunden.

Insgesamt legt unsere Forschung den Grundstein für die Schaffung flexiblerer Systeme, die effektiv sowohl Text als auch Audio integrieren, und ebnet den Weg für fortschrittliche Emotionserkennung in realen Anwendungen.