論文の概要: Omni-Emotion: Extending Video MLLM with Detailed Face and Audio Modeling for Multimodal Emotion Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09502v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 12:27:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:10:09.285073
• Title: Omni-Emotion: Extending Video MLLM with Detailed Face and Audio Modeling for Multimodal Emotion Analysis
• Title（参考訳）: Omni-Emotion:マルチモーダル感情分析のための詳細な顔と音響モデリングによるビデオMLLMの拡張
• Authors: Qize Yang, Detao Bai, Yi-Xing Peng, Xihan Wei,
• Abstract要約: 自己レビューデータセットと人間レビューデータセットを導入し,24,137個の粗粒度サンプルと3,500個の手作業で詳細な感情アノテーションを付加したアノテートサンプルを作成した。 音声モデリングに加えて,既存の高度なビデオMLLMに顔符号化モデルを明示的に統合することを提案する。 我々のOmni-Emotionは、感情認識と推論の両方において最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.387263468033964
• License:
• Abstract: Understanding emotions accurately is essential for fields like human-computer interaction. Due to the complexity of emotions and their multi-modal nature (e.g., emotions are influenced by facial expressions and audio), researchers have turned to using multi-modal models to understand human emotions rather than single-modality. However, current video multi-modal large language models (MLLMs) encounter difficulties in effectively integrating audio and identifying subtle facial micro-expressions. Furthermore, the lack of detailed emotion analysis datasets also limits the development of multimodal emotion analysis. To address these issues, we introduce a self-reviewed dataset and a human-reviewed dataset, comprising 24,137 coarse-grained samples and 3,500 manually annotated samples with detailed emotion annotations, respectively. These datasets allow models to learn from diverse scenarios and better generalize to real-world applications. Moreover, in addition to the audio modeling, we propose to explicitly integrate facial encoding models into the existing advanced Video MLLM, enabling the MLLM to effectively unify audio and the subtle facial cues for emotion understanding. By aligning these features within a unified space and employing instruction tuning in our proposed datasets, our Omni-Emotion achieves state-of-the-art performance in both emotion recognition and reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 感情を正確に理解することは、人間とコンピュータの相互作用のような分野に不可欠である。 感情の複雑さと、そのマルチモーダルな性質(例えば、感情は表情や音声に影響される)により、研究者は、単一モーダルではなく、マルチモーダルなモデルを使って人間の感情を理解するようになった。 しかし、現在のビデオマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、音声を効果的に統合し、微妙な顔のマイクロ表現を識別するのに困難である。 さらに、詳細な感情分析データセットの欠如により、マルチモーダル感情分析の開発も制限される。 これらの課題に対処するため, 自己レビューデータセットと人間レビューデータセットを導入し, それぞれ24,137個の粗粒度サンプルと3,500個の手作業による注釈付きサンプルを詳細な感情アノテーションで記述した。 これらのデータセットは、さまざまなシナリオからモデルを学習し、現実世界のアプリケーションにより良い一般化を可能にする。 さらに、音声モデリングに加えて、既存の高度なビデオMLLMに顔の符号化モデルを明示的に統合し、MLLMが感情理解のための音声と微妙な顔の手がかりを効果的に統一できるようにすることを提案する。 これらの特徴を統一された空間内で整列させ、提案したデータセットに命令チューニングを適用することで、Omni-Emotionは、感情認識と推論の両方のタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。

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