論文の概要: Emotion Recognition and Generation: A Comprehensive Review of Face, Speech, and Text Modalities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06803v1
- Date: Sun, 02 Feb 2025 00:11:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-16 04:36:19.297174
- Title: Emotion Recognition and Generation: A Comprehensive Review of Face, Speech, and Text Modalities
- Title（参考訳）: 感情認識と生成: 顔・音声・テキストモダリティの包括的レビュー
- Authors: Rebecca Mobbs, Dimitrios Makris, Vasileios Argyriou,
- Abstract要約: 我々は、顔、声、テキストのモダリティにまたがる感情認識と生成の基礎となる原則を紹介する。
本稿では,評価指標,比較分析,現状の限界について論じ,この分野の研究者が直面している課題に光を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.08366903467967
- License:
- Abstract: Emotion recognition and generation have emerged as crucial topics in Artificial Intelligence research, playing a significant role in enhancing human-computer interaction within healthcare, customer service, and other fields. Although several reviews have been conducted on emotion recognition and generation as separate entities, many of these works are either fragmented or limited to specific methodologies, lacking a comprehensive overview of recent developments and trends across different modalities. In this survey, we provide a holistic review aimed at researchers beginning their exploration in emotion recognition and generation. We introduce the fundamental principles underlying emotion recognition and generation across facial, vocal, and textual modalities. This work categorises recent state-of-the-art research into distinct technical approaches and explains the theoretical foundations and motivations behind these methodologies, offering a clearer understanding of their application. Moreover, we discuss evaluation metrics, comparative analyses, and current limitations, shedding light on the challenges faced by researchers in the field. Finally, we propose future research directions to address these challenges and encourage further exploration into developing robust, effective, and ethically responsible emotion recognition and generation systems.
- Abstract（参考訳）: 感情認識と生成は人工知能研究において重要なトピックとして現れており、医療、カスタマーサービス、その他の分野における人間とコンピュータの相互作用を強化する上で重要な役割を果たしている。
感情認識と生成を別個の実体としていくつかのレビューが行われてきたが、これらの作品の多くは断片化されているか、特定の方法論に限定されている。
本調査では、研究者が感情認識と生成の探求を始めることを目的とした総合的なレビューを行う。
我々は、顔、声、テキストのモダリティにまたがる感情認識と生成の基礎となる原則を紹介する。
この研究は、異なる技術的アプローチに関する最近の最先端の研究を分類し、これらの方法論の背後にある理論的基盤とモチベーションを説明し、それらの応用をより明確に理解する。
さらに、評価指標、比較分析、現在の限界について論じ、この分野の研究者が直面している課題に光を当てる。
最後に、これらの課題に対処し、より堅牢で効果的で倫理的に責任のある感情認識・生成システムの開発を奨励する今後の研究指針を提案する。
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