論文の概要: Emotion-LLaMA: Multimodal Emotion Recognition and Reasoning with Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11161v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 02:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:37.832128
• Title: Emotion-LLaMA: Multimodal Emotion Recognition and Reasoning with Instruction Tuning
• Title（参考訳）: Emotion-LLaMA:マルチモーダル感情認識とインストラクションチューニングによる推論
• Authors: Zebang Cheng, Zhi-Qi Cheng, Jun-Yan He, Jingdong Sun, Kai Wang, Yuxiang Lin, Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Alexander Hauptmann,
• Abstract要約: 28,618粒の粗粒と4,487粒の細粒のアノテートサンプルを含むMERRデータセットを導入した。 このデータセットは、さまざまなシナリオから学習し、現実のアプリケーションに一般化することを可能にする。 本研究では,感情特異的エンコーダによる音声,視覚,テキスト入力をシームレスに統合するモデルであるEmotion-LLaMAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.127202990679976
• License:
• Abstract: Accurate emotion perception is crucial for various applications, including human-computer interaction, education, and counseling. However, traditional single-modality approaches often fail to capture the complexity of real-world emotional expressions, which are inherently multimodal. Moreover, existing Multimodal Large Language Models (MLLMs) face challenges in integrating audio and recognizing subtle facial micro-expressions. To address this, we introduce the MERR dataset, containing 28,618 coarse-grained and 4,487 fine-grained annotated samples across diverse emotional categories. This dataset enables models to learn from varied scenarios and generalize to real-world applications. Furthermore, we propose Emotion-LLaMA, a model that seamlessly integrates audio, visual, and textual inputs through emotion-specific encoders. By aligning features into a shared space and employing a modified LLaMA model with instruction tuning, Emotion-LLaMA significantly enhances both emotional recognition and reasoning capabilities. Extensive evaluations show Emotion-LLaMA outperforms other MLLMs, achieving top scores in Clue Overlap (7.83) and Label Overlap (6.25) on EMER, an F1 score of 0.9036 on MER2023-SEMI challenge, and the highest UAR (45.59) and WAR (59.37) in zero-shot evaluations on DFEW dataset.
• Abstract（参考訳）: 正確な感情知覚は、人間とコンピュータの相互作用、教育、カウンセリングなど、様々な用途に欠かせない。 しかし、伝統的な単一モダリティアプローチは、本質的にマルチモーダルである実世界の感情表現の複雑さを捉えるのに失敗することが多い。 さらに、既存のMLLM(Multimodal Large Language Models)は、音声の統合と微妙な顔のマイクロ表現の認識において、課題に直面している。 そこで本研究では,28,618粒径,4,487粒径のアノテートサンプルを含むMERRデータセットを提案する。 このデータセットは、さまざまなシナリオから学習し、現実のアプリケーションに一般化することを可能にする。 さらに,感情特異的エンコーダによる音声,視覚,テキスト入力をシームレスに統合するモデルであるEmotion-LLaMAを提案する。 特徴を共有空間に整列させ、命令チューニングを備えた改良LLaMAモデルを使用することで、感情-LLaMAは感情認識と推論能力の両方を大幅に強化する。 Emotion-LLaMAは他のMLLMよりも優れており、EMERではClue Overlap(7.83)とLabel Overlap(6.25)、MER2023-SEMIではF1スコア0.9036、DFEWデータセットではUAR(45.59)とWAR(59.37)が0ショット評価で最高スコアを記録した。

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