MuSe 2023 Challenge: Multimodal Prediction of Mimicked Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalised Recognition of Affects

个性化 足球 情绪分析 唤醒 情感计算 考试(生物学) 价(化学) 情绪识别 多模态 计算机科学 德国的 心理学 人工智能 社会心理学 万维网 语言学 哲学 古生物学 物理 生物 法学 量子力学 政治学
作者
Shahin Amiriparian,Lukas Christ,Andreas König,Alan Cowen,Eva-Maria Meßner,Erik Cambria,Björn W. Schuller
标识
DOI:10.1145/3581783.3610943
摘要

The 4th Multimodal Sentiment Analysis Challenge (MuSe) focuses on Multimodal Prediction of Mimicked Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalised Recognition of Affects. The workshop takes place in conjunction with ACM Multimedia'23. We provide three datasets as part of the challenge: (i) The Hume-Vidmimic dataset which offers 30+ hours of expressive behaviour data from 557 participants. It involves mimicking and rating emotions: Approval, Disappointment, and Uncertainty. This multimodal resource is valuable for studying human emotional expressions. (ii) The 2023 edition of the Passau Spontaneous Football Coach Humor (Passau-SFCH) dataset comprises German football press conference recordings within the training set, while videos of English football press conferences are included in the unseen test set. This unique configuration offers a cross-cultural evaluation environment for humour recognition. (iii) The Ulm-Trier Social Stress Test (Ulm-TSST) dataset contains recordings of subjects under stress. It involves arousal and valence signals, with some test labels provided to aid personalisation. Based on these datasets, we formulate three multimodal affective computing challenges: (1) Mimicked Emotions Sub-Challenge (MuSe-Mimic) for categorical emotion prediction, (2) Cross-Cultural Humour Detection Sub-Challenge (MuSe-Humour) for cross-cultural humour detection, and (3) Personalisation Sub-Challenge (MuSe-Personalisation) for personalised dimensional emotion recognition. In this summary, we outline the challenge's motivation, participation guidelines, conditions, and results.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
茉莉雨发布了新的文献求助10
刚刚
飘逸从露完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
hellipe发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
Wujt完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
Owen应助万金油采纳,获得10
3秒前
小天完成签到,获得积分10
3秒前
科研通AI6.4应助万金油采纳,获得10
3秒前
3秒前
橙汁得配曼妥思完成签到,获得积分10
4秒前
旺旺大李包完成签到,获得积分10
4秒前
清新的代芹完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
张天发布了新的文献求助10
6秒前
cx发布了新的文献求助10
6秒前
CodeCraft应助LZ采纳,获得10
7秒前
穷鬼爬行发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
我的乖乖完成签到,获得积分10
8秒前
wonderful发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Solitude_Z完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
科研通AI2S应助xiaowan采纳,获得10
12秒前
牧青发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
hh发布了新的文献求助10
13秒前
嘟嘟完成签到 ,获得积分10
13秒前
zhu发布了新的文献求助10
14秒前
wanci应助美美哒采纳,获得10
14秒前
15秒前
一颗苹果完成签到 ,获得积分10
16秒前
Jasmine发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
爱听歌的盼柳完成签到,获得积分10
16秒前
徐安完成签到 ,获得积分10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Navigating Normative Orders. Interdisciplinary Perspectives 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
A Case Study on Hotels as Noncongregate Emergency Living Accommodations for Returning Citizens 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7756286
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9302641
关于积分的说明 20270606
捐赠科研通 7339502
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3311482
关于科研通互助平台的介绍 2462355
邀请新用户注册赠送积分活动 2324928