تعلم الميزات من الطيف الزمني لتقييم سمات الشخصية

تم اقتراح عدة طرق مؤخرًا لتحليل الكلام واستنتاج شخصية المتحدث تلقائيًا. تعتمد هذه الطرق غالبًا على الميزات الصوتية وميزات معالجة الكلام الأخرى التي تم استخراجها باستخدام أدوات جاهزة. لتحقيق دقة عالية، يتم عادةً استخراج عدد كبير من الميزات باستخدام خوارزميات معقدة وعالية المعلمات. في هذه الورقة، يتم اقتراح طريقة جديدة تعتمد على تعلم الميزات وتحليل الطيف الزمني لتبسيط عملية استخراج الميزات مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الدقة. تتعلم الطريقة المقترحة قاموسًا من الميزات التمييزية من القطع المستخرجة في تمثيلات الطيف الزمني لمقاطع الكلام التدريبية. ثم يتم ترميز كل مقطع كلام باستخدام القاموس، وتستخدم مجموعة الميزات الناتجة لأداء تصنيف سمات الشخصية. تشير التجارب إلى أن الطريقة المقترحة تحقق نتائج متقدمة مع تقليل كبير في التعقيد عند مقارنتها بأحدث الطرق المرجعية. يتم تقليل عدد الميزات والصعوبات المرتبطة بعملية استخراج الميزات بشكل كبير حيث يتم استخدام نوع واحد فقط من الأوصاف، والذي يمكن ضبط 7 معلمات له تلقائيًا. على النقيض من ذلك، تستخدم أبسط طريقة مرجعية 4 أنواع من الأوصاف، يتم تطبيق 6 دوال عليها، مما ينتج عنه أكثر من 20 معلمة تحتاج إلى ضبط.