音声言語モデルに基づくパーソナライズド音声感情認識のための効果的なIn-ContextLeningの検討

音声感情認識（SpeechEmotionRecognition:SER）タスクでは，音声言語モデルにおいて対象話者の発話とその感情ラベルの事例を用いたin-contextlearning（ICL）を実施することで，対象話者へのパーソナライズが可能となることが報告されている．従来，大規模言語モデルや音声認識タスクにおけるICLでは事例の提示順やその質が性能に影響を与えることが明らかにされている．一方，SERタスクのパーソナライゼーションにICLを活用する場合は，事例のどのような要素がどのような影響を与えるかが明らかではない．そこで本稿では，音声言語モデルに基づくパーソナライズドSERのための効果的なICLを行うための要素を明らかにする．