論文の概要: VAEmo: Efficient Representation Learning for Visual-Audio Emotion with Knowledge Injection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02331v1
• Date: Mon, 05 May 2025 03:00:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.550238
• Title: VAEmo: Efficient Representation Learning for Visual-Audio Emotion with Knowledge Injection
• Title（参考訳）: VAEmo:知識注入による視覚・聴覚感情の効率的な表現学習
• Authors: Hao Cheng, Zhiwei Zhao, Yichao He, Zhenzhen Hu, Jia Li, Meng Wang, Richang Hong,
• Abstract要約: 本稿では,外部知識注入を用いた感情中心型VA表現学習のための効率的なフレームワークであるVAEmoを提案する。 VAEmoは、コンパクトな設計で最先端のパフォーマンスを実現し、統合されたクロスモーダルエンコーディングと感情認識のセマンティックガイダンスの利点を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.57849622045192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audiovisual emotion recognition (AVER) aims to infer human emotions from nonverbal visual-audio (VA) cues, offering modality-complementary and language-agnostic advantages. However, AVER remains challenging due to the inherent ambiguity of emotional expressions, cross-modal expressive disparities, and the scarcity of reliably annotated data. Recent self-supervised AVER approaches have introduced strong multimodal representations, yet they predominantly rely on modality-specific encoders and coarse content-level alignment, limiting fine-grained emotional semantic modeling. To address these issues, we propose VAEmo, an efficient two-stage framework for emotion-centric joint VA representation learning with external knowledge injection. In Stage 1, a unified and lightweight representation network is pre-trained on large-scale speaker-centric VA corpora via masked reconstruction and contrastive objectives, mitigating the modality gap and learning expressive, complementary representations without emotion labels. In Stage 2, multimodal large language models automatically generate detailed affective descriptions according to our well-designed chain-of-thought prompting for only a small subset of VA samples; these rich textual semantics are then injected by aligning their corresponding embeddings with VA representations through dual-path contrastive learning, further bridging the emotion gap. Extensive experiments on multiple downstream AVER benchmarks show that VAEmo achieves state-of-the-art performance with a compact design, highlighting the benefit of unified cross-modal encoding and emotion-aware semantic guidance for efficient, generalizable VA emotion representations.
• Abstract（参考訳）: 聴覚的感情認識(AVER)は、非言語的視覚音響(VA)の手がかりから人間の感情を推測することを目的としており、モダリティ補完的および言語に依存しない利点を提供する。 しかし、感情表現の本質的なあいまいさ、モーダルな表現の相違、確実な注釈付きデータの不足により、AVERは依然として困難である。 最近の自己監督型AVERアプローチは、強いマルチモーダル表現を導入しているが、それらは主にモダリティ固有のエンコーダと粗い内容レベルのアライメントに依存しており、きめ細かい感情的セマンティックモデリングを制限している。 これらの課題に対処するために,感情中心型共同VA表現学習のための効果的な2段階フレームワークであるVAEmoを提案する。 ステージ1では,大規模話者中心のVAコーパス上で,マスクによる再構成とコントラスト的目的を通じて,統一的で軽量な表現ネットワークを事前学習し,モダリティギャップを緩和し,感情ラベルのない相補的表現を学習する。 ステージ2では、多モーダルな大規模言語モデルによって、VAサンプルのごく一部のサブセットに対して、よく設計されたチェーン・オブ・プリートに従って、詳細な感情記述が自動的に生成され、さらに、このリッチなテキスト意味論は、二重パスのコントラスト学習を通じて、VA表現と対応する埋め込みを整列させて、感情ギャップをさらに埋めることで注入される。 複数の下流AVERベンチマークの大規模な実験により、VAEmoはコンパクトな設計で最先端のパフォーマンスを達成し、効率的で一般化可能なVA感情表現のためのクロスモーダルエンコーディングと感情認識のセマンティックガイダンスの利点を強調した。

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