MUSER：以情绪识别为辅助任务的多模态压力检测
计算与语言
2021-05-19 v1 声音
音频与语音处理
摘要
自动检测人类压力的能力可使参与情感计算与人机交互的人工智能体受益。压力与情绪均属人类情感状态，且压力已被证明对情绪的调节与表达具有重要影响。尽管针对多模态压力检测已建立一系列方法，但探索压力与情绪之间潜在相互依赖性的步骤仍十分有限。本工作中，我们研究了以情绪识别作为辅助任务来改进压力检测的价值。我们提出 MUSER——一种基于 transformer 的模型架构以及一种带有基于速度的动态采样策略的新型多任务学习算法。在多模态压力情绪 (MuSE) 数据集上的评估表明，我们的模型在内部与外部辅助任务下均能有效进行压力检测，并取得了最先进的结果。
引用
@article{arxiv.2105.08146,
title = {MUSER: MUltimodal Stress Detection using Emotion Recognition as an Auxiliary Task},
author = {Yiqun Yao and Michalis Papakostas and Mihai Burzo and Mohamed Abouelenien and Rada Mihalcea},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08146},
year = {2021}
}
备注
NAACL 2021 accepted