論文の概要: Mitigation of gender bias in automatic facial non-verbal behaviors generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07274v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 06:41:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 21:16:57.971545
- Title: Mitigation of gender bias in automatic facial non-verbal behaviors generation
- Title（参考訳）: 顔非言語行動自動生成における性差の軽減
- Authors: Alice Delbosc, Magalie Ochs, Nicolas Sabouret, Brian Ravenet, Stephane Ayache,
- Abstract要約: 非言語的手がかりから話者の性別を識別できる分類器を導入する。
本稿では,従来の行動生成モデルにジェンダー判別器と勾配反転層を統合した新しいモデルFairGenderGenを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45088680687810573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Research on non-verbal behavior generation for social interactive agents focuses mainly on the believability and synchronization of non-verbal cues with speech. However, existing models, predominantly based on deep learning architectures, often perpetuate biases inherent in the training data. This raises ethical concerns, depending on the intended application of these agents. This paper addresses these issues by first examining the influence of gender on facial non-verbal behaviors. We concentrate on gaze, head movements, and facial expressions. We introduce a classifier capable of discerning the gender of a speaker from their non-verbal cues. This classifier achieves high accuracy on both real behavior data, extracted using state-of-the-art tools, and synthetic data, generated from a model developed in previous work.Building upon this work, we present a new model, FairGenderGen, which integrates a gender discriminator and a gradient reversal layer into our previous behavior generation model. This new model generates facial non-verbal behaviors from speech features, mitigating gender sensitivity in the generated behaviors. Our experiments demonstrate that the classifier, developed in the initial phase, is no longer effective in distinguishing the gender of the speaker from the generated non-verbal behaviors.
- Abstract（参考訳）: 対話型エージェントの非言語行動生成に関する研究は、音声による非言語的手がかりの信頼性と同期に重点を置いている。
しかし、既存のモデルは、主にディープラーニングアーキテクチャに基づいており、トレーニングデータに固有のバイアスを持続させることが多い。
このことは、これらのエージェントの意図された適用に依存して、倫理的な懸念を提起する。
本稿では、まず、性別が顔の非言語行動に与える影響について検討する。
私たちは視線、頭の動き、表情に集中しています。
非言語的手がかりから話者の性別を識別できる分類器を導入する。
この分類器は, 従来の研究で開発されたモデルから生成した, 最先端ツールを用いて抽出した実行動データと合成データの両方に対して高い精度を達成し, 従来の行動生成モデルにジェンダー判別器と勾配反転層を統合した新しいモデルであるFairGenderGenを提案する。
本モデルでは, 音声特徴から顔非言語行動を生成し, 生成した行動の性別感受性を緩和する。
実験の結果,最初の段階で開発された分類器は,話者の性別と生成した非言語行動の区別に効果がないことが示された。
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