Society is based on communication, for which speech is the most prevalent medium. In day to day interactions we talk to each other, but it is not only the words spoken that matters, but the emotional delivery as well. Extracting emotion from speech has therefore become a topic of research in the area of speech tasks. This area as a whole has in recent years adopted a Self- Supervised Learning approach for learning speech representations from raw speech audio, without the need for any supplementary labelling. These speech representations can be leveraged for solving tasks limited by the availability of annotated data, be it for low-resource language, or a general lack of data for the task itself. This thesis aims to evaluate the performances of a set of pre-trained speech models by fine-tuning them in different multilingual environments, and evaluating their performance thereafter. The model presented in this paper is based on wav2vec 2.0 and manages to correctly classify 86.58% of samples over eight different languages and four emotional classes when trained on those same languages. Experiments were conducted to garner how well a model trained on seven languages would perform on the one left out, which showed that there is quite a large margin of similarity in how different cultures express vocal emotions, and further investigations showed that as little as just a few minutes of in-domain data is able to increase the performance substantially. This shows promising results even for niche languages, as the amount of available data may not be as large of a hurdle as one might think. With that said, increasing the amount of data from minutes to hours does still garner substantial improvements, albeit to a lesser degree. / Hela vårt samhälle är byggt på kommunikation mellan olika människor, varav tal är det vanligaste mediet. På en daglig basis interagerar vi genom att prata med varandra, men det är inte bara orden som förmedlar våra intentioner, utan även hur vi uttrycker dem. Till exempel kan samma mening ge helt olika intryck beroende på ifall den sägs med ett argt eller glatt tonfall. Talbaserad forskning är ett stort vetenskapligt område i vilket talbaserad känsloigenkänning vuxit fram. Detta stora tal-område har under de senaste åren sett en tendens att utnyttja en teknik kallad själv-övervakad inlärning för att utnyttja omärkt ljuddata för att lära sig generella språkrepresentationer, vilket kan liknas vid att lära sig strukturen av tal. Dessa representationer, eller förtränade modeller, kan sedan utnyttjas som en bas för att lösa problem med begränsad tillgång till märkt data, vilket kan vara fallet för sällsynta språk eller unika uppgifter. Målet med denna rapport är att utvärdera olika applikationer av denna representations inlärning i en flerspråkig miljö genom att finjustera förtränade modeller för känsloigenkänning. I detta syfte presenterar vi en modell baserad på wav2vec 2.0 som lyckas klassifiera 86.58% av ljudklipp tagna från åtta olika språk över fyra olika känslo-klasser, efter att modellen tränats på dessa språk. För att avgöra hur bra en modell kan klassifiera data från ett språk den inte tränats på skapades modeller tränade på sju språk, och evaluerades sedan på det språk som var kvar. Dessa experiment visar att sättet vi uttrycker känslor mellan olika kulturer är tillräckligt lika för att modellen ska prestera acceptabelt även i det fall då modellen inte sett språket under träningsfasen. Den sista undersökningen utforskar hur olika mängd data från ett språk påverkar prestandan på det språket, och visar att så lite som endast ett par minuter data kan förbättra resultet nämnvärt, vilket är lovande för att utvidga modellen för fler språk i framtiden. Med det sagt är ytterligare data att föredra, då detta medför fortsatta förbättringar, om än i en lägre grad.

Den senaste tidens utveckling inom automatisk taligenkänning har lett till mindre resurskrävan-de och mer effektiva modeller. Detta innebär nya möjligheter för forskning kring spontant tal.I den här studien används Kungliga Bibliotekets svenska version av Wav2Vec 2.0 och en tal-korpus skapas utifrån ljudklipp från Sveriges Radio för att undersöka artikulationshastighet ispontant tal. Artikulationshastighet har setts ha en negativ korrelation till informationsdensiteti tidigare studier. Utifrån Uniform Information Density-hypotesens antagande; att talare strävarefter att jämna ut distributionen av information i ett yttrande, undersöks om de sammanlagdadependenslängderna mellan alla huvud och dependenter i meningar är korrelerat med artiku-lationshastigheten. Studien visar att metoden där artikulationshastighet beräknas med hjälp avKB:s Wav2Vec 2.0 leder till systematiskt högre artikulationshastighet än vid en manuell beräk-ning. Samt att korrelationen mellan antal stavelser i ett ord och artikulationshastighet blir denomvända mot vad tidigare studier med manuella metoder visat. Hypotesen att längre depen-denslängd skulle vara relaterat till högre artikulationshastighet får inget stöd i studien. Iställetses en motsatt effekt av minskande artikulationshastighet i relation till ökande dependenslängd.Studien belyser behovet av en modell specialiserad för beräkning av duration för att vidare ut-forska artikulationshastighet genom automatisk taligenkänning. / The last few years progress within automatic speech recognition has led to models that are lessresource demanding and more effective. This means new possibilities in the research regardingspontaneous speech. In this study, KB:s Swedish version of Wav2Vec 2.0 is used to create aspeech corpus and investigate articulation rate in spontaneous speech, with data from SverigesRadio. This study aims to investigate if this is a good method. It has been observed in previousstudies that articulation rate is negatively correlated to information density. With the uniforminformation density hypothesis; that speakers aim to distribute information evenly in an utteran-ce, as a base - this study aims to investigate whether the sum of the word dependency lengths insentences is correlated to articulation rate. The result shows that the method of calculating ar-ticulation rate with KB:s Wav2Vec 2.0 leads to systematically higher articulation rates comparedto results of a manual method. The hypothesis that longer dependency lengths would correlatewith higher articulation rates is not supported in the results. Instead the opposite effect can be  observed. The study shows the need for a model specialized in calculating duration for futureresearch regarding articulation rate with automatic speech recognition.KeywordsASR, automatic speech recognition, UID, articulation rate, dependency length, dependecy mi-nimization, corpus studies, information density