Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Matters: Multimodal Features for Affective Analysis

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11460v2
Date: Fri, 18 Apr 2025 06:46:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-28 23:12:50.623078
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: 本研究では,情緒的ミミリティ・インテンシティ・アセスメント・チャレンジ(EMI)と行動的あいまいさ・ヘシデンシー・アセスメント・チャレンジ(BAH)の2つの課題について提案する。我々は,大規模なポッドキャストデータセット上で事前学習したWav2Vec 2.0モデルを用いて,様々な音声特徴を抽出する。テキストと視覚のモダリティを分析に統合し、意味的コンテンツが貴重な文脈的手がかりを提供すると認識する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.691287789660795
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we present our methodology for two tasks: the Emotional Mimicry Intensity (EMI) Estimation Challenge and the Behavioural Ambivalence/Hesitancy (BAH) Recognition Challenge, both conducted as part of the 8th Workshop and Competition on Affective & Behavior Analysis in-the-wild. 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 text encoder, and a vision transformer (ViT) with predictions subsequently processed through a long short-term memory (LSTM) architecture or a convolution-like method for temporal modeling. 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 results in significant performance improvements, achieving in EMI $\rho_{\text{TEST}} = 0.706$ and in BAH $F1_{\text{TEST}} = 0.702$, securing first place in the EMI challenge and second place in the BAH challenge.
Abstract（参考訳）: 本研究では,情緒的ミミリティ・インテンシティ・アセスメント・チャレンジ(EMI)と,第8回ワークショップの一環として実施された行動行動・行動分析コンペティション(BAH)認識チャレンジの2つの課題について提案する。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テキストエンコーダ,視覚変換器(ViT)を,その後,長期短期記憶(LSTM)アーキテクチャや時間的モデリングのための畳み込み的手法を用いて処理する。テキストと視覚の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与えることが多いことを強調する。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。この組み合わせによって、EMI $\rho_{\text{TEST}} = 0.706$、BAH $F1_{\text{TEST}} = 0.702$で達成され、EMIチャレンジでは1位、BAHチャレンジでは2位となる。

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