Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analyzing the Influence of Dataset Composition for Emotion Recognition

論文の概要: Analyzing the Influence of Dataset Composition for Emotion Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03700v1
Date: Fri, 5 Mar 2021 14:20:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-08 14:46:53.099411
Title: Analyzing the Influence of Dataset Composition for Emotion Recognition
Title（参考訳）: 感情認識におけるデータセット構成の影響分析
Authors: A. Sutherland, S. Magg, C. Weber, S. Wermter
Abstract要約: 我々は2つのマルチモーダル感情認識データセットにおける影響データ収集手法の分析を行った。完全なIEMOCAPデータセットを用いた実験は、構成がOMG-Emotion Behaviorデータセットと比較して一般化性能に悪影響を及ぼすことを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recognizing emotions from text in multimodal architectures has yielded promising results, surpassing video and audio modalities under certain circumstances. However, the method by which multimodal data is collected can be significant for recognizing emotional features in language. In this paper, we address the influence data collection methodology has on two multimodal emotion recognition datasets, the IEMOCAP dataset and the OMG-Emotion Behavior dataset, by analyzing textual dataset compositions and emotion recognition accuracy. Experiments with the full IEMOCAP dataset indicate that the composition negatively influences generalization performance when compared to the OMG-Emotion Behavior dataset. We conclude by discussing the impact this may have on HRI experiments.
Abstract（参考訳）: マルチモーダルアーキテクチャにおけるテキストからの感情認識は,特定の状況下での映像やオーディオのモダリティを超越して,有望な結果をもたらしている。しかし,マルチモーダルデータを収集する手法は,言語における感情的特徴を認識する上で重要である。本稿では,iemocapデータセットとomg-emotion行動データセットの2つのマルチモーダル感情認識データセットに対するデータ収集手法の影響について,テキストデータと感情認識精度を分析した。完全なIEMOCAPデータセットを用いた実験は、構成がOMG-Emotion Behaviorデータセットと比較して一般化性能に悪影響を及ぼすことを示している。我々は、これがHRI実験に与える影響について論じる。

関連論文リスト

Enriching Multimodal Sentiment Analysis through Textual Emotional Descriptions of Visual-Audio Content [56.62027582702816]
マルチモーダル・センティメント・アナリティクスは、テキスト、音声、視覚データを融合することで人間の感情を解き放つことを目指している。しかし、音声やビデオの表現の中で微妙な感情的なニュアンスを認識することは、恐ろしい挑戦だ。テキストの感情記述に基づくプログレッシブ・フュージョン・フレームワークであるDEVAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-12T11:30:41Z)
A Cross-Corpus Speech Emotion Recognition Method Based on Supervised Contrastive Learning [0.0]
本稿では,教師付きコントラスト学習に基づくクロスコーパス音声認識手法を提案する。まず,複数の音声感情データセットに対する教師付きコントラスト学習を用いて,自己教師付き音声表現モデルを微調整する。実験の結果、WavLMベースのモデルはIEMOCAPデータセットで77.41%、CAIAデータセットで96.49%の未重み付き精度(UA)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T07:03:31Z)
Speech Emotion Recognition under Resource Constraints with Data Distillation [64.36799373890916]
音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たす。モノのインターネットにおけるエッジデバイスの出現は、複雑なディープラーニングモデルを構築する上での課題を示している。本研究では,IoTアプリケーションにおけるSERモデルの効率的な開発を容易にするためのデータ蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T13:10:46Z)
Deep Imbalanced Learning for Multimodal Emotion Recognition in Conversations [15.705757672984662]
会話におけるマルチモーダル感情認識(MERC)は、マシンインテリジェンスにとって重要な開発方向である。 MERCのデータの多くは自然に感情カテゴリーの不均衡な分布を示しており、研究者は感情認識に対する不均衡なデータの負の影響を無視している。生データにおける感情カテゴリーの不均衡分布に対処するクラス境界拡張表現学習(CBERL)モデルを提案する。我々は,IEMOCAPおよびMELDベンチマークデータセットの広範な実験を行い,CBERLが感情認識の有効性において一定の性能向上を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-11T12:35:17Z)
SER_AMPEL: a multi-source dataset for speech emotion recognition of Italian older adults [58.49386651361823]
SER_AMPELは、音声感情認識のためのマルチソースデータセットである。イタリア人の高齢者の場合、音声による感情認識の基準を提供する目的で収集される。このようなデータセットの必要性の証拠は、技術の現状の分析から生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-24T13:47:25Z)
REDAffectiveLM: Leveraging Affect Enriched Embedding and Transformer-based Neural Language Model for Readers' Emotion Detection [3.6678641723285446]
本稿では,REDAffectiveLMと呼ばれる深層学習モデルを用いて,短文文書からの読み手感情検出のための新しい手法を提案する。コンテクストに特化してリッチ表現に影響を与え, リッチBi-LSTM+Attentionに影響を及ぼすタンデムにおいて, トランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを用いることで, リッチ表現に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-21T19:28:25Z)
Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker Recognition and BERT-based models [53.31917090073727]
本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-16T00:23:42Z)
Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.74095927462]
本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。 IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-26T10:40:59Z)
iMiGUE: An Identity-free Video Dataset for Micro-Gesture Understanding and Emotion Analysis [23.261770969903065]
iMiGUE(iMiGUE)は、マイクロジェスチャ理解・感情分析のためのアイデンティティフリービデオデータセットである。 iMiGUEは、内的感情によって引き起こされる意図しない行動(micro-gesture)に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-01T08:15:14Z)
Affective Image Content Analysis: Two Decades Review and New Perspectives [132.889649256384]
我々は,過去20年間の情緒的イメージコンテンツ分析(AICA)の発展を包括的にレビューする。我々は、感情的ギャップ、知覚主観性、ラベルノイズと欠如という3つの主要な課題に関して、最先端の手法に焦点を当てる。画像の内容やコンテキスト理解,グループ感情クラスタリング,ビューアーとイメージのインタラクションなど,今後の課題や研究の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-30T15:20:56Z)
Contrastive Unsupervised Learning for Speech Emotion Recognition [22.004507213531102]
音声感情認識(SER)は、より自然な人間と機械のコミュニケーションを可能にする重要な技術である。コントラスト予測符号化 (cpc) 法はラベルなしのデータセットから有意な表現を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-12T06:06:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。