論文の概要: A Multimodal Emotion Recognition System: Integrating Facial Expressions, Body Movement, Speech, and Spoken Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17907v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 19:00:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:44.965469
• Title: A Multimodal Emotion Recognition System: Integrating Facial Expressions, Body Movement, Speech, and Spoken Language
• Title（参考訳）: マルチモーダル感情認識システム:表情・身体運動・音声・音声言語の統合
• Authors: Kris Kraack,
• Abstract要約: 本研究は,評価者を支援するための標準化された,客観的かつデータ駆動型ツールを提供するマルチモーダル感情認識システムを提案する。 このシステムは、表情、スピーチ、音声言語、身体の動きの分析の認識を統合し、人間の評価でしばしば見過ごされる微妙な感情的な手がかりを捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Traditional psychological evaluations rely heavily on human observation and interpretation, which are prone to subjectivity, bias, fatigue, and inconsistency. To address these limitations, this work presents a multimodal emotion recognition system that provides a standardised, objective, and data-driven tool to support evaluators, such as psychologists, psychiatrists, and clinicians. The system integrates recognition of facial expressions, speech, spoken language, and body movement analysis to capture subtle emotional cues that are often overlooked in human evaluations. By combining these modalities, the system provides more robust and comprehensive emotional state assessment, reducing the risk of mis- and overdiagnosis. Preliminary testing in a simulated real-world condition demonstrates the system's potential to provide reliable emotional insights to improve the diagnostic accuracy. This work highlights the promise of automated multimodal analysis as a valuable complement to traditional psychological evaluation practices, with applications in clinical and therapeutic settings.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な心理的評価は人間の観察と解釈に大きく依存しており、主観性、偏見、疲労、矛盾が伴う。 これらの制限に対処するため、この研究は、心理学者、精神科医、臨床医などの評価者を支援するための標準化され、客観的で、データ駆動のツールを提供するマルチモーダル感情認識システムを提供する。 このシステムは、表情、スピーチ、音声言語、身体の動きの分析の認識を統合し、人間の評価でしばしば見過ごされる微妙な感情的な手がかりを捉える。 これらのモダリティを組み合わせることで、システムはより堅牢で包括的な感情状態の評価を提供し、誤診や過剰診断のリスクを低減する。 シミュレーションされた実世界の条件下での予備的なテストは、診断精度を向上させるための信頼性の高い感情的な洞察を提供するシステムの可能性を示している。 本研究は, 従来の心理評価の実践を補完する手段として, 自動マルチモーダル分析の可能性を強調し, 臨床および治療の分野での応用について述べる。

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