3M-TRANSFORMER: A Multi-Stage Multi-Stream Multimodal Transformer for Embodied Turn-Taking Prediction

📄 arXiv: 2310.14859v3 📥 PDF

作者: Mehdi Fatan, Emanuele Mincato, Dimitra Pintzou, Mariella Dimiccoli

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2023-10-23 (更新: 2023-12-21)

备注: Accepted to ICASSP 2024

💡 一句话要点

提出3M-TRANSFORMER以解决多方对话中的轮流发言预测问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 轮流发言预测 多模态变换器 人机交互 社交机器人 同步数据 特征提取 自注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有方法在多方对话中的轮流发言预测面临复杂的人类沟通挑战，尤其是缺乏有效的多视角数据利用。
  2. 本文提出的3M-TRANSFORMER采用多阶段多流的多模态变换器架构，利用同步的多视角数据来提升预测准确性。
  3. 在EgoCom数据集上的实验结果显示，3M-TRANSFORMER相比现有基线方法平均提升了14.01%的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

在多方对话中预测轮流发言具有重要的实际应用价值，尤其是在人与计算机或机器人交互中。然而，由于人类沟通的复杂性，这一任务面临诸多挑战。近期研究表明，使用同步的多视角自我中心数据可以显著提升轮流发言预测的准确性。基于此，本文提出了一种新的多模态变换器架构3M-TRANSFORMER，专门用于预测具身的同步多视角数据中的轮流发言。实验结果表明，与现有基线和其他变换器方法相比，3M-TRANSFORMER在新引入的EgoCom数据集上平均提升了14.01%的性能。源代码和预训练模型将在论文接受后公开。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多方对话中轮流发言的预测问题。现有方法多依赖于异步的单视角转录，导致预测准确性不足，无法充分捕捉人类沟通的复杂性。

核心思路：论文提出3M-TRANSFORMER，通过多模态变换器架构，利用同步的多视角数据来增强模型对轮流发言的理解和预测能力。这种设计旨在更好地模拟人类的沟通方式。

技术框架：3M-TRANSFORMER的整体架构包括多个阶段和流，首先对输入的多模态数据进行预处理，然后通过多层变换器进行特征提取，最后结合不同视角的信息进行轮流发言的预测。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了多阶段多流的设计，使得模型能够同时处理来自不同视角的同步数据，从而显著提升了预测的准确性。这一方法与传统的单视角处理方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化多模态信息的融合效果，并在网络结构中引入了自注意力机制，以增强对重要特征的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，3M-TRANSFORMER在EgoCom数据集上的平均性能提升达14.01%，相较于现有基线和其他变换器方法表现出显著的优势。这一结果验证了多模态同步数据在轮流发言预测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、智能助手、社交机器人等。在这些场景中，准确的轮流发言预测能够提升交互的自然性和流畅性，进而增强用户体验。未来，该技术还可能扩展到更复杂的社交场合和多方对话系统中，推动智能交互的发展。

📄 摘要（原文）

Predicting turn-taking in multiparty conversations has many practical applications in human-computer/robot interaction. However, the complexity of human communication makes it a challenging task. Recent advances have shown that synchronous multi-perspective egocentric data can significantly improve turn-taking prediction compared to asynchronous, single-perspective transcriptions. Building on this research, we propose a new multimodal transformer-based architecture for predicting turn-taking in embodied, synchronized multi-perspective data. Our experimental results on the recently introduced EgoCom dataset show a substantial performance improvement of up to 14.01% on average compared to existing baselines and alternative transformer-based approaches. The source code, and the pre-trained models of our 3M-Transformer will be available upon acceptance.