論文の概要: The MuSe 2022 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Humor, Emotional Reactions, and Stress

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05691v1
• Date: Thu, 23 Jun 2022 13:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-17 17:08:22.248044
• Title: The MuSe 2022 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Humor, Emotional Reactions, and Stress
• Title（参考訳）: MuSe 2022 マルチモーダル感性分析の課題: 覚醒, 感情反応, ストレス
• Authors: Lukas Christ, Shahin Amiriparian, Alice Baird, Panagiotis Tzirakis, Alexander Kathan, Niklas M\"uller, Lukas Stappen, Eva-Maria Me{\ss}ner, Andreas K\"onig, Alan Cowen, Erik Cambria, Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: マルチモーダル・センチメント・アナリティクス・チャレンジ(MuSe 2022)は、マルチモーダル・センチメントと感情認識に重点を置いている。 今年の課題では、(i)ドイツサッカーコーチの音声-視覚的記録を含むPassau Spontaneous Football Coach Humorデータセット、(ii)ドイツサッカーコーチのユーモアの存在をラベル付けしたHum-Reactionデータセット、(ii)感情的表情強度に対して個人の反応が注釈付けされたHum-Reactionデータセット、(iii)ストレス的態度における人々の継続的な感情的価値観をラベル付けした音声-視覚的データからなるUlm-Trier Social Stress Testデータセットの3つのデータセットを特徴としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.06453250061489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Multimodal Sentiment Analysis Challenge (MuSe) 2022 is dedicated to multimodal sentiment and emotion recognition. For this year's challenge, we feature three datasets: (i) the Passau Spontaneous Football Coach Humor (Passau-SFCH) dataset that contains audio-visual recordings of German football coaches, labelled for the presence of humour; (ii) the Hume-Reaction dataset in which reactions of individuals to emotional stimuli have been annotated with respect to seven emotional expression intensities, and (iii) the Ulm-Trier Social Stress Test (Ulm-TSST) dataset comprising of audio-visual data labelled with continuous emotion values (arousal and valence) of people in stressful dispositions. Using the introduced datasets, MuSe 2022 2022 addresses three contemporary affective computing problems: in the Humor Detection Sub-Challenge (MuSe-Humor), spontaneous humour has to be recognised; in the Emotional Reactions Sub-Challenge (MuSe-Reaction), seven fine-grained `in-the-wild' emotions have to be predicted; and in the Emotional Stress Sub-Challenge (MuSe-Stress), a continuous prediction of stressed emotion values is featured. The challenge is designed to attract different research communities, encouraging a fusion of their disciplines. Mainly, MuSe 2022 targets the communities of audio-visual emotion recognition, health informatics, and symbolic sentiment analysis. This baseline paper describes the datasets as well as the feature sets extracted from them. A recurrent neural network with LSTM cells is used to set competitive baseline results on the test partitions for each sub-challenge. We report an Area Under the Curve (AUC) of .8480 for MuSe-Humor; .2801 mean (from 7-classes) Pearson's Correlations Coefficient for MuSe-Reaction, as well as .4931 Concordance Correlation Coefficient (CCC) and .4761 for valence and arousal in MuSe-Stress, respectively.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情分析チャレンジ(muse 2022)は、マルチモーダル感情と感情認識に特化している。 今年の課題には、3つのデータセットがあります。 (i)ドイツサッカー指導者の音声・視覚記録を含むパストー・自発サッカーコーチ・フモール(パッサウ・SFCH)データセット 二 感情的刺激に対する個人の反応が、7つの感情的表現強度に対して注釈付けされたヒューム反応データセット 3)Ulm-Trier Social Stress Test (Ulm-TSST) データセットは,ストレスを伴う状態の人々の連続的な感情値(覚醒と価)をラベル付けした音声視覚データからなる。 ユーモア検出サブチャンジ(MuSe-Humor)では、自発的ユーモアが認識され、感情反応サブチャンジ(MuSe-Reaction)では7つの微粒な「in-the-wild」感情が予測され、感情ストレスサブチャンジ(MuSe-Stress)では、ストレスされた感情値の継続的な予測が特徴付けられる。 この課題は、異なる研究コミュニティを惹きつけ、彼らの規律の融合を促すように設計されている。 主に、muse 2022は音声・視覚感情認識、健康情報学、象徴的感情分析のコミュニティをターゲットにしている。 本稿では,データセットとそれらから抽出した特徴点について述べる。 LSTM細胞を用いたリカレントニューラルネットワークを用いて、各サブチャレンジのテストパーティションの競争ベースライン結果を設定する。 本報告ではmuse-humor の .8480 の曲線(auc)、muse-reaction の pearson の相関係数 .2801 と、muse-stress の valence と arousal の .4931 一致相関係数 (ccc) と .4761 について報告する。

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