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，提升球员训练效果。

🎯 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

📋 核心要点

  1. 现有网球动作分析系统缺乏将生物力学信息转化为可操作语言反馈的能力，难以有效指导球员训练。
  2. 该研究提出一个新框架，利用CNN-LSTM提取生物力学特征，并结合大型语言模型生成个性化反馈。
  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，旨在提升球员训练效果和降低受伤风险。

📝 摘要（中文）

本研究旨在通过整合生物力学运动线索与深度学习技术，提升网球击球动作分析的自动化水平，从而更准确地进行击球分类和球员表现评估。现有系统通常无法将生物力学洞察转化为对球员和教练有意义且可操作的语言反馈。为了解决这一问题，本研究开发了一个新颖的框架，该框架利用基于卷积神经网络长短期记忆（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）。这些特征被分析以寻找影响击球效果和损伤风险的关系，并作为使用大型语言模型（LLM）生成反馈的基础。该方法利用THETIS数据集和特征提取技术，旨在生成技术上准确、生物力学上有依据且对最终用户可操作的反馈。实验评估了该框架在分类性能和可解释性方面的表现，从而弥合了解释性AI和运动生物力学之间的差距。

🔬 方法详解

问题定义：现有网球动作分析系统主要痛点在于，虽然能进行动作分类和评估，但无法将复杂的生物力学数据转化为球员和教练容易理解和使用的语言反馈。这导致分析结果难以直接应用于实际训练，影响了训练效率和效果。

核心思路：本研究的核心思路是利用深度学习模型提取关键生物力学特征，并结合大型语言模型生成自然语言反馈。通过将复杂的运动数据转化为易于理解的语言，弥合生物力学分析与实际训练之间的鸿沟。这样设计能够使球员和教练更好地理解动作中的问题，并采取相应的改进措施。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据采集：使用THETIS数据集，包含网球运动的3D动作数据。2) 特征提取：使用基于CNN-LSTM的模型从运动数据中提取关键生物力学特征，如关节角度、肢体速度和动力链模式。3) 关系分析：分析提取的特征与击球效果和损伤风险之间的关系。4) 反馈生成：利用大型语言模型（LLM）根据特征分析结果生成个性化的语言反馈。

关键创新：该研究的关键创新在于将深度学习模型提取的生物力学特征与大型语言模型相结合，实现了从运动数据到可操作语言反馈的自动生成。与传统方法相比，该方法能够提供更具个性化和针对性的反馈，从而更有效地指导球员训练。

关键设计：在特征提取阶段，使用了CNN-LSTM模型，其中CNN用于提取空间特征，LSTM用于捕捉时间序列信息。大型语言模型（LLM）的选择和训练，以及如何将生物力学特征有效地输入LLM，是影响反馈质量的关键。具体的损失函数和网络结构细节未在摘要中明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验数据和性能指标。实验主要关注分类性能和可解释性，旨在验证该框架在生物力学特征提取和语言反馈生成方面的有效性。具体的性能提升幅度、对比基线等信息未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能网球训练系统、运动康复、虚拟教练等领域。通过提供个性化的生物力学反馈，帮助球员提高技术水平，降低受伤风险。未来可扩展到其他运动项目，为运动员提供更科学、更有效的训练指导。

📄 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.