Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
В каждой ячейке матрицы ошибок в строке i и столбце j указывается процент классов j, опознанных моделью как i. При идеальной точности модели в ячейках, в которых номер столбца равен номеру строки, должны стоять единицы, а в остальных ячейках — нули.
Итоговая точность [precision] предсказаний модели составляет около 71,6% для датасета RAVDESS, что превосходит точность распознавания, демонстрируемую людьми (67,0%), почти на пять процентных пунктов (для датасета IEMOCAP точность — 64,3%). Как видно из матрицы ошибок, наиболее частая ошибка модели заключается в том, что она иногда (в 18,52% случаев) принимает страх за печаль — ошибка, которая выглядит весьма «по-человечески».
Разобранная нами работа довольно характерна для данной области. Результаты на таких «игрушечных» эмоциональных датасетах, как RAVDESS, TESS, EMO-DB, IEMOCAP, улучшаются в наше время порой несколько раз в год — вы можете сами убедиться в этом, набрав в поисковой системе название соответствующего датасета и аббревиатуру SOTA (state-of-the-art, уровень развития, употребляется в значении «лучший результат по какому-либо критерию»). Однако и глубокое обучение не миновала одна из главных проблем современной науки — проблема кризиса воспроизводимости, ввиду чего к результатам без публикации исходного кода следует относиться с осторожностью. Если опытным взглядом присмотреться к разобранной нами статье, то может возникнуть ряд вопросов, требующих прояснения. Например, в тексте статьи упоминается свёртка с ядром 5 × 5, хотя на схемах мы видим свёртку с ядром 5 × 1. Ну ладно, это сравнительно безобидная опечатка. Но вот авторы пишут (в отношении эксперимента с RAVDESS): «Поскольку разделение данных [на обучающую и тестовую выборку] осуществлялось случайным образом, классификация является независимой от актёра» [Since data partitioning is performed randomly, the classification is speaker-independent]. Если под «случайным образом» подразумевалось, что каждый образец с вероятностью 80% попадал в обучающую и с вероятностью 20% в тестовую выборки, это значит, что с довольно большой вероятностью образцы речи одного и того же актёра попали как в обучающую, так и в тестовую выборки (напомню, что в RAVDESS содержится в общей сложности 7356 записей, сделанных всего 24 актёрами). Таким образом, классификатор становится как раз зависимым от актёра. В разделе про выделение признаков ничего не сказано о параметрах использованных преобразований, не объяснено, почему число признаков в итоге оказалось равно 193, сколько из них приходится на мел-кепстральные коэффициенты, а сколько на мел-спектрограмму, как эти признаки упорядочены внутри матрицы. Это не совсем праздный вопрос, ведь, объединяя разнородные признаки в одну матрицу, которая затем подвергается свёртке, авторы допускают ситуацию, когда в окно свёртки попадут разнородные по сути величины. А применение к небольшой матрице размерностью 193 × 1 многослойной сети с целыми шестью слоями свёртки и количеством признаков в каждом из них от 128 до 256, да ещё в итоге и полносвязного слоя при сравнительно скромных параметрах прореживания наверняка должно приводить к систематическому переобучению модели. Как авторы боролись с этой проблемой? Возможно, применяли раннюю остановку обучения при достижении минимальной ошибки на тестовой выборке? Если так, то сколько экспериментов было проведено и не возник ли эффект подстройки под тестовую выборку? Или в каждом эксперименте происходило переразбиение данных?
Кроме того, от внимания авторов исследования ускользнула работа 2019 г. российских исследователей — Григория Стерлинга (моего теперешнего коллеги) и Евы Казимировой — под названием «Сквозное распознавание эмоций по голосу с глубокими эмбеддингами фреймов и обработкой нейтральной речи» (End-to-End Emotion Recognition From Speech With Deep Frame Embeddings And Neutral Speech Handling), в которой заявлена более высокая точность распознавания для IEMOCAP (65,9%) (российские исследователи использовали спектральное представление звукового сигнала и сочетание свёрточной нейронной сети с LSTM) [2494].
Разумеется, наличие такого рода вопросов вовсе не означает недобросовестности авторов исследования из Казахстана, особенно учитывая сумасшедшие темпы развития науки в этой области. Но, чтобы избежать возможных ошибок или неоднозначностей, многие исследователи в области глубокого обучения предпочитают публиковать не только статьи, но и кодовую базу своих проектов. Крупнейшим каталогом таких публикаций является ресурс paperswithcode.com, позволяющий найти работы, устанавливающие SOTA для самых разных задач машинного обучения, в том числе и для задачи распознавания эмоций. Например, по запросу «Speech Emotion Recognition» можно найти сразу девять работ, в том числе работу [2495], установившую в 2018 г. новый уровень SOTA для датасета IEMOCAP. В этой статье приводится несколько моделей, использующих различные модальности данных: только текст (автоматически распознанная речь), только аудио и текст + аудио. Точность модели, использующей только звук, составляет 54,6% против 64,3% в работе казахстанских исследователей. Но при этом в нашем распоряжении не только статья, но и репозиторий с кодом, из которого видно, что использованная авторами модель представляет собой LSTM-сеть, получающую на вход мел-кепстральные коэффициенты (а также их разности первого и второго порядка для соседних фреймов) для каждого из фреймов звукозаписи длиной 25 миллисекунд с шагом в 10 миллисекунд.
Интересно, что модель, основанная только на тексте, позволяет достичь точности 63,5%, а модель, использующая и текст и звук, достигает точности 71,8% (69,1% при использовании системы распознавания речи от Google для получения текстовых расшифровок). Тесты показывают, что точность людей на IEMOCAP составляет около 70% [2496], а это означает, что в публичном доступе с 2018 г. есть модель, способная распознавать эмоции в человеческой речи на уровне самих людей (по крайней мере на таком наборе данных, как IEMOCAP).
6.5.6 Настоящее и будущее эмоциональных вычислений
В наши дни модели для распознавания эмоций применяются в самых разных корпоративных информационных системах. В системах речевой аналитики, установленных в крупных колл-центрах (или сетях продаж), они используются для анализа речи как операторов, так и клиентов. Анализ речи операторов необходим для выявления ситуаций, когда оператор проявил грубость по отношению к клиенту. Понятно, что грубость может выражаться не только в текстовой составляющей общения, но и в тоне голоса. Без моделей распознавания эмоций отделы контроля качества просто не смогли бы обнаруживать многие из таких ситуаций: поскольку организация сплошного прослушивания разговоров операторов требует наличия огромного штата контролёров, то в реальности обычно прослушивается лишь ничтожная доля звонков. Но это не единственный способ применения эмоциональных вычислений в корпоративных колл-центрах. Можно, например, вычислить, как эмоциональная окраска речи клиентов меняется в процессе общения с оператором. Многие клиенты звонят в колл-центры в расстроенных чувствах, с жалобами на те или иные огрехи корпоративных сервисов. Если клиент в ходе разговора с оператором получает адекватную консультацию и поддержку, то эмоциональная окраска речи клиента приобретает более позитивную валентность. На основе анализа множества разговоров на предмет динамики валентности эмоций клиентов можно определить, какие из операторов лучше справляются со своими задачами, а какие хуже. Можно также выявить различные проблемные темы разговоров (нередко здесь в дуэте с эмоциональными вычислениями применяются технологии тематического моделирования, позволяющие сгруппировать все разговоры по темам), найти наиболее удачные и неудачные с эмоциональной точки зрения примеры диалогов, чтобы затем использовать их в обучении операторов, и, наконец, можно отслеживать общее распределение эмоций по всему колл-центру, чтобы выявлять массовые проблемы. Эмоциональные вычисления могут использоваться и в полностью автоматизированных диалоговых системах, причём как во время общения (робот-оператор определённым образом реагирует на те или иные эмоциональные нотки в речи абонента), так и для мониторинга и обучения таких систем. Например, в некоторой ситуации в скрипте робота может быть предусмотрено несколько вариантов ответа на реплику абонента, и робот может накапливать статистику эмоциональной реакции людей на каждый из этих вариантов, чтобы затем использовать реплики, приводящие к более благоприятным реакциям. В пределе эта идея даёт нам концепцию эмпатического бота, стремящегося в ходе общения научиться выбирать такие слова, которые максимизируют положительную реакцию собеседника. Компонентом подобной системы может быть и эмоционально окрашенный синтез речи. Такого бота можно рассматривать уже как модель, которая не только распознаёт эмоции (проявляет «пассивный» эмоциональный интеллект), но и пытается активно влиять на эмоциональную сферу человека.
