An Audio-Visual Fusion Emotion Generation Model Based on Neuroanatomical Alignment

📄 arXiv: 2503.16454v1 📥 PDF

作者: Haidong Wang, Qia Shan, JianHua Zhang, PengFei Xiao, Ao Liu

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2025-02-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于神经解剖对齐的视听融合情感生成模型，提升情感计算的效率与可解释性。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 情感计算 视听融合 脑情感学习 神经解剖学 情感生成

📋 核心要点

  1. 传统情感生成方法依赖深度学习和大数据集，存在模型复杂、可解释性差以及数据集构建成本高等问题。
  2. AVF-BEL框架模拟大脑视听情感通路，通过模块化组件和特征融合优化，实现轻量级和可解释的情感学习与生成。
  3. 实验表明，AVF-BEL在视听融合情感生成方面显著优于单模态方法，更符合视听刺激共同作用的情感生成机制。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为AVF-BEL（Audio-Visual Fusion for Brain-like Emotion Learning）的新型框架，用于解决情感计算领域中传统方法依赖深度学习技术和大规模情感数据集的问题。AVF-BEL通过整合模块化组件，改进了视听情感融合和生成模型，实现了更轻量级和可解释的情感学习和生成过程。该框架模拟大脑的视觉、听觉和情感通路整合，优化了跨视觉和听觉模态的情感特征融合，并改进了传统的脑情感学习（BEL）模型。实验结果表明，与单模态的视觉和听觉情感学习和生成模型相比，视听融合情感学习生成模型的相似性得到了显著提高。这与视觉和听觉刺激的综合影响促进情感生成的现象相符。该研究不仅提高了情感智能的可解释性和效率，还为推进情感计算技术提供了新的见解和途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有情感生成方法主要依赖深度学习模型，模型结构复杂，可解释性差。同时，训练这些模型需要大规模标注情感数据集，而构建高质量的情感数据集成本高昂且耗时。因此，如何设计一种轻量级、可解释且不需要大量数据的视听情感融合生成模型是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是模拟人脑处理情感信息的机制，特别是视觉、听觉和情感通路之间的交互。通过构建一个脑启发式的模型，将视听信息融合，并利用改进的脑情感学习（BEL）模型进行情感生成。这种方法旨在提高模型的可解释性，并减少对大规模数据集的依赖。

技术框架：AVF-BEL框架主要包含以下几个模块：1) 视觉特征提取模块：用于提取视觉输入中的情感相关特征。2) 听觉特征提取模块：用于提取听觉输入中的情感相关特征。3) 视听融合模块：将提取的视觉和听觉特征进行融合，模拟大脑中视听信息整合的过程。4) 脑情感学习（BEL）模块：基于融合后的特征，利用改进的BEL模型进行情感生成。整个框架模拟了大脑处理情感信息的流程，从感知输入到情感输出。

关键创新：该论文的关键创新在于将神经解剖学知识融入到视听情感融合模型中。通过模拟大脑中视听情感通路的连接方式，优化了特征融合的过程，使得模型能够更好地捕捉视听信息之间的相互作用。此外，改进的BEL模型也提高了情感生成的准确性和效率。与传统的深度学习方法相比，AVF-BEL框架更具可解释性，并且对数据的依赖性更低。

关键设计：在视听融合模块中，可能采用了注意力机制来动态调整视觉和听觉特征的权重，以更好地模拟大脑中不同模态信息的重要性。改进的BEL模型可能采用了更复杂的神经元连接方式或更有效的学习算法，以提高情感生成的性能。具体的损失函数设计可能包括情感分类损失和重构损失，以保证生成的情感表达既准确又具有一定的自然性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AVF-BEL模型在视听融合情感生成任务中取得了显著的性能提升。与单模态的视觉和听觉情感学习和生成模型相比，AVF-BEL模型生成的情感表达与真实情感的相似度更高。具体的性能数据（如相似度评分或分类准确率）需要在论文中查找。该结果验证了视听融合对于情感生成的重要性，并证明了AVF-BEL框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感机器人、智能客服、虚拟现实等领域。例如，情感机器人可以利用该模型理解用户的视听情感信息，并做出更自然、更贴切的反应。在虚拟现实中，该模型可以用于生成更逼真的情感体验，增强用户的沉浸感。此外，该模型还可以用于情感分析和情感识别，为心理健康评估和治疗提供技术支持。

📄 摘要（原文）

In the field of affective computing, traditional methods for generating emotions predominantly rely on deep learning techniques and large-scale emotion datasets. However, deep learning techniques are often complex and difficult to interpret, and standardizing large-scale emotional datasets are difficult and costly to establish. To tackle these challenges, we introduce a novel framework named Audio-Visual Fusion for Brain-like Emotion Learning(AVF-BEL). In contrast to conventional brain-inspired emotion learning methods, this approach improves the audio-visual emotion fusion and generation model through the integration of modular components, thereby enabling more lightweight and interpretable emotion learning and generation processes. The framework simulates the integration of the visual, auditory, and emotional pathways of the brain, optimizes the fusion of emotional features across visual and auditory modalities, and improves upon the traditional Brain Emotional Learning (BEL) model. The experimental results indicate a significant improvement in the similarity of the audio-visual fusion emotion learning generation model compared to single-modality visual and auditory emotion learning and generation model. Ultimately, this aligns with the fundamental phenomenon of heightened emotion generation facilitated by the integrated impact of visual and auditory stimuli. This contribution not only enhances the interpretability and efficiency of affective intelligence but also provides new insights and pathways for advancing affective computing technology. Our source code can be accessed here: https://github.com/OpenHUTB/emotion}{https://github.com/OpenHUTB/emotion.