Multi-scale Transformer-based Network for Emotion Recognition from Multi Physiological Signals

要約

タイトル：複数の生理学的信号から感情認識のためのマルチスケールTransformerベースのネットワーク

要約：

– 研究コミュニティで広い注目を集めている生理学的データから情報を抽出するための現代的なセンサーと機械学習技術を使用した任務である感情認識のための効率的なマルチスケールTransformerベースのアプローチを提案する。
– 利点として内部体の信号と人間の感情の関係を確立するためにマルチモーダル技術とスケーリングデータを適用する。加えて、Transformerおよびガウス変換技術を使用して、信号エンコーディングの効果と総合性能を向上させる。
– CASEデータセットのEPiCコンペティションで、1.45のRMSEスコアでまずまずの結果を達成する。

要約(オリジナル)

This paper presents an efficient Multi-scale Transformer-based approach for the task of Emotion recognition from Physiological data, which has gained widespread attention in the research community due to the vast amount of information that can be extracted from these signals using modern sensors and machine learning techniques. Our approach involves applying a Multi-modal technique combined with scaling data to establish the relationship between internal body signals and human emotions. Additionally, we utilize Transformer and Gaussian Transformation techniques to improve signal encoding effectiveness and overall performance. Our model achieves decent results on the CASE dataset of the EPiC competition, with an RMSE score of 1.45.

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arxiv.jp, OpenAI