Spoken in Jest, Detected in Earnest: A Systematic Review of Sarcasm Recognition -- Multimodal Fusion, Challenges, and Future Prospects

📄 arXiv: 2509.04605v1 📥 PDF

作者: Xiyuan Gao, Shekhar Nayak, Matt Coler

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-04

备注: 20 pages, 7 figures, Submitted to IEEE Transactions on Affective Computing

💡 一句话要点

综述语音讽刺识别：多模态融合、挑战与未来展望

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音讽刺识别 多模态融合 情感计算 人机交互 深度学习 韵律特征 数据集

📋 核心要点

  1. 现有讽刺检测方法主要集中于文本，忽略了语音韵律特征在讽刺表达中的重要作用。
  2. 该综述聚焦语音讽刺识别，分析了从单模态到多模态方法的演变，并总结了数据集、特征提取和分类方法。
  3. 研究揭示了语音讽刺识别数据集的不足，并强调了跨文化、多语言讽刺识别以及多模态融合的重要性。

📝 摘要（中文）

讽刺是人类交流的常见特征，给人们的互动和人机交互带来了挑战。语言学研究强调了韵律线索（如音高变化、语速和语调）在传达讽刺意图中的重要性。虽然之前的工作主要集中在基于文本的讽刺检测上，但语音数据在识别讽刺方面的作用尚未得到充分探索。语音技术的最新进展强调了利用语音数据进行自动讽刺识别日益增长的重要性，这可以增强患有神经退行性疾病的个体的社交互动，并提高机器对复杂人类语言使用的理解，从而实现更细致的交互。本系统综述首次关注基于语音的讽刺识别，概述了从单模态到多模态方法的演变，涵盖了数据集、特征提取和分类方法，旨在弥合不同研究领域之间的差距。研究结果包括语音讽刺识别数据集的局限性，特征提取技术从传统声学特征到基于深度学习的表示的演变，以及分类方法从单模态方法到多模态融合技术的进步。在此过程中，我们强调需要更加重视跨文化和多语言讽刺识别，以及将讽刺视为一种多模态现象而非基于文本的挑战的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在系统性地回顾和分析语音讽刺识别领域的研究进展，现有方法主要集中于文本分析，忽略了语音中的韵律特征，如音高、语速和语调等，这些特征对于理解讽刺至关重要。此外，现有的语音讽刺识别数据集规模较小，且缺乏跨文化和多语言的支持，限制了模型的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性的文献回顾，梳理语音讽刺识别领域的研究现状，包括数据集、特征提取方法和分类模型。通过分析现有方法的优缺点，指出未来的研究方向，强调多模态融合和跨文化、多语言讽刺识别的重要性。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有研究进行了分类和总结。主要涵盖以下几个方面：1) 数据集：分析了现有语音讽刺识别数据集的特点和局限性；2) 特征提取：回顾了从传统声学特征（如MFCC）到深度学习特征（如语音嵌入）的演变；3) 分类方法：总结了从单模态分类器到多模态融合模型的进展。

关键创新：该综述的创新之处在于它是首个专注于语音讽刺识别的系统性回顾。它不仅总结了现有研究的进展，还指出了该领域面临的挑战和未来的研究方向，特别是强调了多模态融合和跨文化、多语言讽刺识别的重要性。

关键设计：该综述没有涉及具体的技术设计细节，而是对现有研究进行了分类和总结。例如，在特征提取方面，综述讨论了传统声学特征和深度学习特征的优缺点，并分析了不同特征对讽刺识别的影响。在分类方法方面，综述比较了单模态分类器和多模态融合模型的性能，并探讨了不同融合策略的效果。

📊 实验亮点

该综述总结了语音讽刺识别领域的研究进展，强调了多模态融合的重要性，并指出了现有数据集的局限性。研究结果表明，结合语音和文本信息可以显著提高讽刺识别的准确率。此外，该综述还强调了跨文化和多语言讽刺识别的重要性，为未来的研究提供了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感计算、人机交互、社交机器人等领域。通过提高机器对讽刺的理解能力，可以改善人机对话的流畅性和准确性，减少误解和冲突。此外，该技术还可以帮助患有神经退行性疾病的个体更好地理解社交互动，提高生活质量。未来，随着多模态数据的普及和深度学习技术的发展，语音讽刺识别将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Sarcasm, a common feature of human communication, poses challenges in interpersonal interactions and human-machine interactions. Linguistic research has highlighted the importance of prosodic cues, such as variations in pitch, speaking rate, and intonation, in conveying sarcastic intent. Although previous work has focused on text-based sarcasm detection, the role of speech data in recognizing sarcasm has been underexplored. Recent advancements in speech technology emphasize the growing importance of leveraging speech data for automatic sarcasm recognition, which can enhance social interactions for individuals with neurodegenerative conditions and improve machine understanding of complex human language use, leading to more nuanced interactions. This systematic review is the first to focus on speech-based sarcasm recognition, charting the evolution from unimodal to multimodal approaches. It covers datasets, feature extraction, and classification methods, and aims to bridge gaps across diverse research domains. The findings include limitations in datasets for sarcasm recognition in speech, the evolution of feature extraction techniques from traditional acoustic features to deep learning-based representations, and the progression of classification methods from unimodal approaches to multimodal fusion techniques. In so doing, we identify the need for greater emphasis on cross-cultural and multilingual sarcasm recognition, as well as the importance of addressing sarcasm as a multimodal phenomenon, rather than a text-based challenge.