論文の概要: Semantic Matters: Multimodal Features for Affective Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11460v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 11:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-20 07:29:39.239756
• Title: Semantic Matters: Multimodal Features for Affective Analysis
• Title（参考訳）: セマンティックな問題: 影響分析のためのマルチモーダルな特徴
• Authors: Tobias Hallmen, Robin-Nico Kampa, Fabian Deuser, Norbert Oswald, Elisabeth André,
• Abstract要約: 本研究は,行動共生/ヘシタシー(BAH)認識チャレンジと情緒的ミミリティ・インテンシティ(EMI)推定チャレンジの2つの課題について提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.691287789660795
• License:
• Abstract: In this study, we present our methodology for two tasks: the Behavioural Ambivalence/Hesitancy (BAH) Recognition Challenge and the Emotional Mimicry Intensity (EMI) Estimation Challenge, both conducted as part of the 8th Workshop and Competition on Affective & Behavior Analysis in-the-wild. Building on previous work, we utilize a Wav2Vec 2.0 model pre-trained on a large podcast dataset to extract various audio features, capturing both linguistic and paralinguistic information. Our approach incorporates a valence-arousal-dominance (VAD) module derived from Wav2Vec 2.0, a BERT-like encoder, and a vision transformer (ViT) with predictions subsequently processed through a long short-term memory (LSTM) architecture for temporal modeling. In this iteration, we integrate the textual and visual modality into our analysis, recognizing that semantic content provides valuable contextual cues and underscoring that the meaning of speech often conveys more critical insights than its acoustic counterpart alone. Fusing in the vision modality helps in some cases to interpret the textual modality more precisely. This combined approach yields significant performance improvements over baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,行動行動・行動分析コンペティション(第8回ワークショップ)の一環として,行動行動・行動分析コンペティション(BAH)認識チャレンジと情緒的不安度(EMI)推定チャレンジの2つの課題について提案する。 従来の研究に基づいて,大規模なポッドキャストデータセット上に事前学習したWav2Vec 2.0モデルを用いて,様々な音声特徴を抽出し,言語情報とパラ言語情報の両方をキャプチャする。 提案手法では,Wav2Vec 2.0から派生したVADモジュール,BERTライクなエンコーダ,および視覚変換器(ViT)を,時間的モデリングのための長期短期メモリ(LSTM)アーキテクチャを用いて処理する。 このイテレーションでは、テクスチャと視覚的モダリティを分析に統合し、意味的内容が貴重な文脈的手がかりを提供することを認識し、発話の意味が音響的内容よりも重要な洞察を伝達することがしばしばあることを強調する。 視覚のモダリティの融合は、テキストのモダリティをより正確に解釈するのに役立ちます。 この組み合わせアプローチにより、ベースラインメソッドよりも大幅にパフォーマンスが向上する。

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