Schuller уже больше десятилетия организует INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge — ежегодные benchmark по эмоциям, искренности, родному языку, депрессии и другим паралингвистическим категориям, которые голосовые системы либо улавливают, либо пропускают. Его извлекатель признаков openSMILE остаётся инструментарием, на котором всё ещё работает значительная часть академических исследований аффективной речи, а его публикационный корпус охватывает методологию оценки этой подобласти с её современных истоков. Для ai100, по мере того как AI-движки переходят от текстовых интерфейсов к продуктам в голосовом режиме, это литература, где уже разобрались, какие паралингвистические сигналы важны, какие можно надёжно измерять, а какие всё ещё сопротивляются автоматизированной оценке.

Стоит читать, когда
вам нужно оценивать поведение языковой модели в голосовом режиме и нужна методология измерения того, что речевой канал несёт сверх буквальных слов.
Темы
оценка вычислительной паралингвистики (эмоции, аффект, индивидуальные характеристики говорящего); корпус работ INTERSPEECH challenges; извлечение признаков аффективной речи (openSMILE).
Ключевые работы
организация INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge (ежегодно, с 2009 года); open-source извлекатель признаков openSMILE (продолжается); публикации по обработке аффективной речи из Imperial и TU Munich.