Séminaire Donnees et APprentissage Artificiel
Emotion detection in real-life interaction
Thursday, July 5, 2007Laurence DEVILLERS, LIMSI-CNRS
La grande majorité des travaux sur la détection des émotions porte sur des données, les émotions ont été simulées hors contexte (hors interaction). La détection des émotions dans des contextes de dialogues réels est un véritable challenge. Les émotions "real-life" sont souvent mélangées, masquées en partie à cause des règles sociales et des règles de régulation des émotions. Le terme émotion est défini ici dans le sens plus large d'affect incluant les attitudes, humeurs, états émotionnels, etc. Pour étudier les émotions dans des contextes réels, un protocole d'annotation et de validation des annotations a été produit. Des analyses des annotations des états émotionnels sur des données multimodales seront montrées ainsi qu'une application de synthèse. Pour construire des systèmes permettant de reconnaitre certaines émotions, il s'agit de trouver des indices fiables et robustes. Les expériences de détection ont été menées à partir d'indices paralinguistiques et linguistiques avec différents modèles pour 2 à 5 émotions sur des corpus de grande taille (de 100 Ã plus de 500 locuteurs). Une maquette de démonstration sera présentée.
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Javier.Diaz (at) nulllip6.fr