MLP-Mixer 구조를 활용한 대화에서의 멀티모달 감정 인식

Q: 이 논문에서 정의한 멀티모달 감정 인식이란 무엇인가?

음성과 텍스트 등 서로 다른 형태의 다양한 데이터를 융합하여 인간의 감정을 인식하는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 Wav2vec2.0과 KcELECTRA를 통해 추출된 각 모달리티의 특징을 MLP-Mixer 구조로 결합하여 감정을 분류하는 방식으로 구현된다.

Q: MLP-Mixer 기반의 멀티모달 감정 인식 방법론은 기존 방식과 비교해 어떤 이점이 있는가?

연구 결과, MLP-Mixer는 기존의 단순 결합 방식보다 감정 인식 성능이 향상되었으며, 특히 Cross-attention 방식과 비교하여 훨씬 적은 파라미터만으로도 유사하거나 더 우수한 성능을 달성함으로써 모델의 학습 효율성과 실제 서비스 적용 가능성을 높였다.

방나모; 연희연; 이지현; 구명완

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저자정보: 방나모 (서강대학교) 연희연 (서강대학교) 이지현 (서강대학교) 구명완 (서강대학교)

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최근 인공지능(AI) 분야에서 멀티모달 데이터를 활용해 비언어적•언어적 정보를 함께 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 감정 인식 분야에서도 사용자의 발화와 음성 톤 등에 기반한 발화 이해를 통해 감정 인식 성능을 높일 수 있다는 점에서 멀티모달의 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 한국어 기반 멀티모달 감정 데이터셋(KEMDy20) 의 발화 음성(Speech) 및 문맥적 의미(Text) 데이터를 결합하여 학습하는 MLP-Mixer방 ... 전체 초록 보기

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