Human-Guided Reasoning with Large Language Models for Vietnamese Speech Emotion Recognition
作者: Truc Nguyen, Then Tran, Binh Truong, Phuoc Nguyen T. H
分类: cs.CL
发布日期: 2026-04-02
备注: 6 pages, 2 figures. Dataset of 2,764 Vietnamese speech samples across three emotion classes
💡 一句话要点
提出基于大语言模型和人工指导的越南语语音情感识别框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语音情感识别 人机协作 大语言模型 越南语 情感计算
📋 核心要点
- 越南语语音情感识别面临声学特征模糊和标注数据不足的挑战，尤其是在情感边界不清晰的真实场景下。
- 该论文提出一种人机协作框架，利用大语言模型进行推理，并结合人工知识来提升识别准确率。
- 实验结果表明，该方法在越南语语音情感识别任务上取得了显著的性能提升，准确率达到86.59%。
📝 摘要（中文）
本文针对越南语语音情感识别(SER)中存在的声学模式模糊和可靠标注数据匮乏等挑战，提出了一种人机协作框架。该框架将人类知识融入学习过程，而非完全依赖数据驱动模型。框架以基于LLM的推理为中心，利用基于声学特征的模型提供置信度和特征级证据等辅助信号。引入基于置信度的路由机制来区分简单样本和模糊样本，将不确定的情况委托给LLM，由LLM根据从人工标注行为中提取的结构化规则进行更深入的推理。此外，采用迭代改进策略，通过误差分析和规则更新不断提高系统性能。在包含2764个样本的越南语语音数据集上进行了实验，该数据集包含三种情感类别（平静、愤怒、恐慌），具有较高的标注者间一致性（Fleiss Kappa = 0.8574），确保了可靠的ground truth。所提出的方法取得了良好的性能，准确率高达86.59%，Macro F1约为0.85-0.86，证明了其在处理模糊和难以分类的案例中的有效性。总的来说，这项工作强调了将数据驱动模型与人类推理相结合的重要性，为低资源环境下的语音情感识别提供了一种鲁棒且与模型无关的方法。
🔬 方法详解
问题定义：越南语语音情感识别任务中，由于声学特征的模糊性以及缺乏高质量的标注数据，导致传统的数据驱动模型难以准确识别情感。特别是在真实场景下，情感边界往往不清晰，进一步增加了识别的难度。现有方法过度依赖数据，忽略了人类专家在情感理解方面的知识和经验，导致模型在处理模糊样本时表现不佳。
核心思路：该论文的核心思路是将人类知识融入到语音情感识别的过程中，通过人机协作的方式来提升模型的性能。具体来说，利用大语言模型（LLM）的推理能力，模拟人类专家在情感识别时的思考过程，并结合从人工标注行为中提取的规则，来指导模型进行更准确的判断。这种方法旨在弥补数据驱动模型在处理模糊样本时的不足，并充分利用人类的先验知识。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 声学特征提取模块：提取语音信号的声学特征，作为LLM推理的输入。2) 基于声学特征的情感识别模型：初步预测情感类别，并输出置信度。3) 基于置信度的路由机制：根据置信度将样本分为简单样本和模糊样本。4) 大语言模型推理模块：对于模糊样本，利用LLM进行更深入的推理，并结合人工规则进行情感判断。5) 迭代改进模块：通过误差分析和规则更新，不断优化系统性能。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种人机协作的语音情感识别框架，将人类知识和LLM的推理能力相结合。与传统的纯数据驱动方法相比，该方法能够更好地处理模糊样本，并充分利用人类的先验知识。此外，基于置信度的路由机制能够有效地将计算资源分配给需要更深入推理的样本，提高了系统的效率。
关键设计：置信度阈值的设定是关键设计之一，它决定了哪些样本需要委托给LLM进行推理。人工规则的设计也至关重要，需要仔细分析人工标注行为，提取出有效的规则。此外，LLM的选择和prompt的设计也会影响推理的性能。论文中使用了迭代改进策略，通过分析错误样本，不断优化人工规则和模型参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在越南语语音情感识别任务上取得了显著的性能提升，准确率达到86.59%，Macro F1约为0.85-0.86。实验结果表明，该方法能够有效地处理模糊样本，并充分利用人类的先验知识。与传统的纯数据驱动方法相比，该方法具有更强的鲁棒性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、情感陪护机器人、心理健康监测等领域。通过准确识别用户的情感状态，可以提供更个性化、更贴心的服务。例如，智能客服可以根据用户的情绪调整对话策略，情感陪护机器人可以根据用户的情绪提供相应的安慰和支持。该研究还有助于提升人机交互的自然性和流畅性。
📄 摘要（原文）
Vietnamese Speech Emotion Recognition (SER) remains challenging due to ambiguous acoustic patterns and the lack of reliable annotated data, especially in real-world conditions where emotional boundaries are not clearly separable. To address this problem, this paper proposes a human-machine collaborative framework that integrates human knowledge into the learning process rather than relying solely on data-driven models. The proposed framework is centered around LLM-based reasoning, where acoustic feature-based models are used to provide auxiliary signals such as confidence and feature-level evidence. A confidence-based routing mechanism is introduced to distinguish between easy and ambiguous samples, allowing uncertain cases to be delegated to LLMs for deeper reasoning guided by structured rules derived from human annotation behavior. In addition, an iterative refinement strategy is employed to continuously improve system performance through error analysis and rule updates. Experiments are conducted on a Vietnamese speech dataset of 2,764 samples across three emotion classes (calm, angry, panic), with high inter-annotator agreement (Fleiss Kappa = 0.8574), ensuring reliable ground truth. The proposed method achieves strong performance, reaching up to 86.59% accuracy and Macro F1 around 0.85-0.86, demonstrating its effectiveness in handling ambiguous and hard-to-classify cases. Overall, this work highlights the importance of combining data-driven models with human reasoning, providing a robust and model-agnostic approach for speech emotion recognition in low-resource settings.