arousal | BriefGPT - AI 论文速递

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ACL利用 Transformer 和弱监督学习建模书面故事中的情感轨迹
通过研究连续情感评价模型，我们收集、分析了儿童故事中的情感内容，提出了一种弱监督学习的方法来预测故事情感变化的连续值，通过 DeBERTa 模型改进，达到了较高的相关性和有效性。
PDFa month ago
测量和预测音乐作品记忆力的数据集和基线模型
通过新颖的互动实验过程收集可靠的易记性标签，我们用解释性特征和音频频谱作为输入训练基线模型，探索了用数据驱动的深度学习方法研究音乐易记性的新领域，证明有限的数据条件下预测音乐易记性是可能的，而某些内在元素如高愉悦、高唤醒度和较快节奏有助于产
PDFa month ago
情绪语音信息库 (EMOVOME): 自发语音信息中的情绪识别
EMOVOME 是一个包含 999 条语音信息的数据集，来自 100 位西班牙使用者在即时消息应用上的真实对话，具有性别平衡。该数据集为野外环境下的情感表达提供了基线，包括语音特征和文字特征的情感识别模型的准确率评估。该资源对于野外情感识别
PDF4 months ago
在自然场景中利用暂时局部定位的 ' 情感事件 ' 进行情感识别
通过 Emotional Events 数据集对 EEG 信号的情感事件进行分类，并使用 CNN-LSTM 混合层的分类模型，采用 STFT 进行特征提取，相比于长时间的 EEG 信号，精确观察情感信息可以提高情感认知的准确度
PDF2 years ago
双重过程知觉中情绪价值的自由能模型
提出了一个新的数学框架来解释情绪和人类双重认知中的唤起潜力变化之间的关系，以及从自动到控制过程中的情绪体验，其中贝叶斯先验的变化导致自由能的变化，而自由能的减少使得产生积极情绪，自由能的增加则会导致负面情绪，该数学模型为预测和调控双重过程中
PDF2 years ago
ECCVHSE-NN 队参加第四届 ABAW 比赛：多任务情感识别与学习合成图像
本篇论文主要探究了利用多任务学习技术，在静态照片上进行面部表情、愉悦度和唤起度的识别。在使用合成数据学习的挑战中，MT-EmotiEffNet 模型的学习效果得到了显著提高，同时在预训练集和微调集上进行的预测结果也取得了优异表现。
PDF2 years ago
自监督的心电图表征学习用于情感识别
本研究通过自监督深度多任务学习框架，利用信号变换识别网络学习心电图 (ECG) 表示，进而进行基于 ECG 的情感识别，结果显示该方案在情感分类领域取得显著表现，并针对自监督的多任务结构与预训练任务难度的影响进行了深入研究。
PDF4 years ago
一分钟逐渐情感挑战的多模态情感识别
本文介绍了我们在 One-Minute-Gradual 情感挑战中，通过提取从视频中用多种声学，视频和文本模型提取的多模态表示，并使用支持向量机（SVM）融合多模态信号进行最终权值预测，实现了 CCC 得分 0.397 和 0.520。这超
PDF6 years ago