ジェンダーニュートラルな音声感情認識のための話者評価者の公平性のバランス

音声感情認識（SER）は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために音声技術の人間的側面を追加します。人間の評価者によって提供される真実の感情注釈と話者に関連する属性は、SERにおいて複合的な公平性の問題を引き起こします。公平なSERに関する研究は存在しますが、私たちの研究は、性別の公平性の問題に焦点を当て、ユニークな共同話者評価者（二面性）の偏りに対処する最初の研究の一つとして位置づけています。私たちの交差参照評価は、片側の偏りを軽減するだけのSER公平モデルが、異なる視点から検討すると偏りを引き起こすことを示しています。さらに、これらの複合的な話者評価者の制約を最適化する際のモデルの安定性を維持するために、各視点の寄与を動的にバランスさせる柔軟な制御メカニズムを導入します。私たちの分析は、二重の話者評価者のジェンダーニュートラル基準を満たす公平なSERを達成するためのアプローチの効果を示しています。