Interactive Multimodal Fusion with Temporal Modeling

📄 arXiv: 2503.10523v1 📥 PDF

作者: Jun Yu, Yongqi Wang, Lei Wang, Yang Zheng, Shengfan Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-13

💡 一句话要点

提出一种时序建模的交互式多模态融合方法，用于野外环境下的valence-arousal估计。

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

关键词: 情感识别 valence-arousal估计 多模态融合 时间卷积网络 跨模态注意力

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理野外环境下的情感识别时，难以有效融合不同模态信息，且缺乏对时序信息的充分建模。
  2. 该论文提出一种交互式多模态融合框架，利用时序卷积网络(TCNs)进行时序建模，并通过跨模态注意力机制实现视觉和音频特征的交互。
  3. 实验结果表明，该方法在Aff-Wild2数据集上取得了具有竞争力的性能，验证了其在野外环境下VA估计的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于第八届野外情感行为分析(ABAW)竞赛中valence-arousal (VA)估计的方法。该方法通过多模态框架整合视觉和音频信息。视觉分支使用预训练的ResNet模型从面部图像中提取空间特征。音频分支采用预训练的VGG模型从语音信号中提取VGGish和LogMel特征。这些特征通过时间卷积网络(TCNs)进行时间建模。然后，应用跨模态注意力机制，其中视觉特征通过query-key-value注意力结构与音频特征交互。最后，将特征连接起来，并通过回归层预测valence和arousal。该方法在Aff-Wild2数据集上取得了有竞争力的性能，证明了在野外环境下进行VA估计的多模态融合的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决野外环境下valence-arousal (VA)的准确估计问题。现有方法在处理此类问题时，通常面临两个主要痛点：一是如何有效地融合来自视觉和音频等不同模态的信息；二是如何充分利用情感表达的时序动态信息，提升识别的鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是通过交互式多模态融合和时序建模来提升VA估计的准确性。具体而言，首先分别提取视觉和音频特征，然后利用时间卷积网络(TCNs)对这些特征进行时序建模，捕捉情感表达随时间的变化。最后，通过跨模态注意力机制，使视觉和音频特征能够相互交互，从而实现更有效的融合。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉特征提取：使用预训练的ResNet模型从面部图像中提取空间特征。2) 音频特征提取：使用预训练的VGG模型从语音信号中提取VGGish和LogMel特征。3) 时序建模：使用时间卷积网络(TCNs)对提取的视觉和音频特征进行时序建模。4) 跨模态注意力：利用query-key-value注意力机制，使视觉特征和音频特征进行交互融合。5) 回归预测：将融合后的特征输入回归层，预测valence和arousal值。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个交互式的多模态融合框架，该框架能够有效地融合视觉和音频信息，并充分利用情感表达的时序动态。与传统的简单拼接或加权融合方法相比，该方法通过跨模态注意力机制，使不同模态的特征能够相互学习和增强，从而提升了VA估计的准确性。

关键设计：在视觉分支，使用了预训练的ResNet模型，并在其基础上进行了微调。在音频分支，同时提取了VGGish和LogMel两种特征，以捕捉语音信号的不同方面。时间卷积网络(TCNs)的卷积核大小和层数根据实验结果进行调整，以获得最佳的时序建模效果。跨模态注意力机制采用了标准的query-key-value结构，并对query、key和value的维度进行了调整，以适应不同模态特征的特点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在Aff-Wild2数据集上进行了评估，取得了具有竞争力的性能。实验结果表明，通过引入时序建模和跨模态注意力机制，该方法能够有效地提升VA估计的准确性。具体的性能数据（如CCC值或RMSE值）在原文中未明确给出，但摘要中强调了其“competitive performance”。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感计算、人机交互、智能监控等领域。例如，在人机交互中，可以利用该技术识别用户的情绪状态，从而提供更个性化的服务。在智能监控中，可以用于检测异常情绪行为，提高安全预警能力。未来，该技术有望在心理健康评估、在线教育等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper presents our method for the estimation of valence-arousal (VA) in the 8th Affective Behavior Analysis in-the-Wild (ABAW) competition. Our approach integrates visual and audio information through a multimodal framework. The visual branch uses a pre-trained ResNet model to extract spatial features from facial images. The audio branches employ pre-trained VGG models to extract VGGish and LogMel features from speech signals. These features undergo temporal modeling using Temporal Convolutional Networks (TCNs). We then apply cross-modal attention mechanisms, where visual features interact with audio features through query-key-value attention structures. Finally, the features are concatenated and passed through a regression layer to predict valence and arousal. Our method achieves competitive performance on the Aff-Wild2 dataset, demonstrating effective multimodal fusion for VA estimation in-the-wild.