用更少的数据识别更多情绪：低资源语言中的语音情绪识别新方法

用更少的数据识别更多情绪：低资源语言中的语音情绪识别新方法

在人工智能领域，语音情绪识别（Speech Emotion Recognition, SER）是一项极具挑战但又意义重大的任务。它不仅在人机交互、情感计算，甚至心理健康监测中都扮演着关键角色。然而，对于那些缺乏大量标注数据的低资源语言（Low-Resource Languages, LRLs）来说，这项技术的发展一直受到限制。

最近，来自哥伦比亚大学和哥本哈根IT大学的研究团队提出了一种新的自监督学习方法，用于在低资源语言中提升语音情绪识别的效果。他们的研究成果发表在 Interspeech 2025 上，题为 “Learning More with Less: Self-Supervised Approaches for Low-Resource Speech Emotion Recognition”。

原文链接：https://www.isca-archive.org/interspeech_2025/gong25b_interspeech.html
在这篇博客中，我们将用通俗易懂的语言，带你深入了解这项研究的核心思想、实验方法以及它对低资源语言情绪识别的深远影响。

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一、语音情绪识别：不只是“听懂话”，还要“读懂心”

语音情绪识别的目标是让机器不仅能识别语音内容，还能判断说话