論文の概要: Design and Development of Laughter Recognition System Based on Multimodal Fusion and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21391v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 07:31:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 12:47:12.364159
• Title: Design and Development of Laughter Recognition System Based on Multimodal Fusion and Deep Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダルフュージョンとディープラーニングに基づく娘認識システムの設計と開発
• Authors: Fuzheng Zhao, Yu Bai,
• Abstract要約: 本研究の目的は,マルチモーダル融合と深層学習に基づく笑い認識システムの設計と実装である。 このシステムはビデオファイルをロードし、OpenCVライブラリを使用して顔情報を抽出し、Librosaライブラリを使用してMFCCのようなオーディオ機能を処理する。 マルチモーダル融合技術は、画像とオーディオ機能を統合するために使用され、続いてディープラーニングモデルを使用したトレーニングと予測が続く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.6046915661065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study aims to design and implement a laughter recognition system based on multimodal fusion and deep learning, leveraging image and audio processing technologies to achieve accurate laughter recognition and emotion analysis. First, the system loads video files and uses the OpenCV library to extract facial information while employing the Librosa library to process audio features such as MFCC. Then, multimodal fusion techniques are used to integrate image and audio features, followed by training and prediction using deep learning models. Evaluation results indicate that the model achieved 80% accuracy, precision, and recall on the test dataset, with an F1 score of 80%, demonstrating robust performance and the ability to handle real-world data variability. This study not only verifies the effectiveness of multimodal fusion methods in laughter recognition but also highlights their potential applications in affective computing and human-computer interaction. Future work will focus on further optimizing feature extraction and model architecture to improve recognition accuracy and expand application scenarios, promoting the development of laughter recognition technology in fields such as mental health monitoring and educational activity evaluation
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,マルチモーダル融合と深層学習に基づく笑い認識システムの設計と実装であり,画像および音声処理技術を活用して正確な笑い認識と感情分析を実現することである。 まず、ビデオファイルをロードし、OpenCVライブラリを使用して顔情報を抽出し、Librosaライブラリを使用してMFCCなどのオーディオ機能を処理する。 次に、マルチモーダル融合技術を用いて画像と音声の機能を統合し、続いてディープラーニングモデルを用いたトレーニングと予測を行う。 評価結果は、モデルがテストデータセット上で80%の精度、精度、リコールを達成したことを示し、F1スコアは80%であり、堅牢なパフォーマンスと実世界のデータ可変性を扱う能力を示す。 本研究は、笑い認識におけるマルチモーダル融合法の有効性を検証するだけでなく、感情コンピューティングや人間とコンピュータの相互作用におけるその可能性も強調する。 今後の課題は、特徴抽出とモデルアーキテクチャのさらなる最適化、認識精度の向上と応用シナリオの拡大、メンタルヘルスモニタリングや教育活動評価といった分野における笑い認識技術の発展を促進することである。

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