Talking Tennis: Language Feedback from 3D Biomechanical Action Recognition

📄 arXiv: 2510.03921v1 📥 PDF

作者: Arushi Dashore, Aryan Anumala, Emily Hui, Olivia Yang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-10-04

备注: 10 pages, 4 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出基于3D生物力学动作识别的网球动作语言反馈框架，提升训练效果。

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

关键词: 网球动作分析 生物力学 深度学习 CNN-LSTM 大型语言模型 运动反馈 动作识别 可解释AI

📋 核心要点

  1. 现有网球动作分析系统难以将生物力学分析结果转化为对运动员和教练有意义的语言反馈。
  2. 该研究提出一个新框架，从运动数据中提取生物力学特征，并利用大型语言模型生成可操作的语言反馈。
  3. 实验在THETIS数据集上评估了该框架的分类性能和可解释性，旨在弥合可解释AI与运动生物力学之间的差距。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，旨在弥合网球运动中生物力学洞察与可操作的语言反馈之间的差距。该框架利用基于卷积神经网络长短期记忆网络（CNN-LSTM）的模型从运动数据中提取关键的生物力学特征，如关节角度、肢体速度和动力链模式。通过分析这些特征与击球效果和受伤风险之间的关系，并结合大型语言模型（LLMs），生成技术上准确、生物力学上有依据且对用户具有实际指导意义的反馈。该方法利用THETIS数据集和特征提取技术，旨在提高分类性能和可解释性，从而连接可解释人工智能和运动生物力学。

🔬 方法详解

问题定义：现有网球动作分析系统虽然在击球分类精度和运动员表现评估方面取得了显著进展，但未能将生物力学洞察与可操作的语言反馈有效结合。这使得运动员和教练难以理解和应用这些分析结果，从而限制了其在实际训练中的价值。现有方法的痛点在于缺乏将复杂的生物力学数据转化为易于理解和执行的语言指导的有效机制。

核心思路：该论文的核心思路是利用深度学习模型提取关键的生物力学特征，并结合大型语言模型（LLMs）生成自然语言反馈。通过将复杂的运动数据转化为易于理解的语言，该方法旨在为运动员和教练提供更有效的训练指导。这种设计旨在弥合生物力学分析与实际应用之间的差距，使运动员能够更好地理解和改进他们的技术。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据采集：使用THETIS数据集，该数据集包含网球运动员的运动数据。2) 特征提取：利用基于卷积神经网络长短期记忆网络（CNN-LSTM）的模型从运动数据中提取关键的生物力学特征，如关节角度、肢体速度和动力链模式。3) 关系分析：分析这些特征与击球效果和受伤风险之间的关系。4) 反馈生成：利用大型语言模型（LLMs）基于上述分析结果生成自然语言反馈。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度学习模型与大型语言模型相结合，实现从生物力学数据到可操作语言反馈的自动生成。与现有方法相比，该方法能够更有效地将复杂的生物力学分析结果转化为易于理解和执行的语言指导，从而为运动员和教练提供更有效的训练支持。

关键设计：CNN-LSTM模型的具体结构和参数设置未知，但其作用是从运动数据中提取时序相关的生物力学特征。大型语言模型（LLMs）的选择和训练策略未知，但其目标是生成技术上准确、生物力学上有依据且对用户具有实际指导意义的反馈。损失函数的设计也未知，但可能涉及到分类精度和反馈质量的优化。

📊 实验亮点

论文着重于框架的构建与设计，实验结果主要体现在分类性能和可解释性上。虽然具体的性能数据未知，但该研究强调了其框架在连接可解释人工智能和运动生物力学方面的潜力，旨在提供更易于理解和应用的运动分析结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化网球训练系统、运动员表现评估、运动损伤预防等领域。通过提供个性化的语言反馈，帮助运动员提高技术水平，降低受伤风险。未来可扩展到其他运动项目，为更广泛的运动人群提供科学的训练指导。

📄 摘要（原文）

Automated tennis stroke analysis has advanced significantly with the integration of biomechanical motion cues alongside deep learning techniques, enhancing stroke classification accuracy and player performance evaluation. Despite these advancements, existing systems often fail to connect biomechanical insights with actionable language feedback that is both accessible and meaningful to players and coaches. This research project addresses this gap by developing a novel framework that extracts key biomechanical features (such as joint angles, limb velocities, and kinetic chain patterns) from motion data using Convolutional Neural Network Long Short-Term Memory (CNN-LSTM)-based models. These features are analyzed for relationships influencing stroke effectiveness and injury risk, forming the basis for feedback generation using large language models (LLMs). Leveraging the THETIS dataset and feature extraction techniques, our approach aims to produce feedback that is technically accurate, biomechanically grounded, and actionable for end-users. The experimental setup evaluates this framework on classification performance and interpretability, bridging the gap between explainable AI and sports biomechanics.