ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Sentiment analysis from video streams requires effective modeling of both temporal dynamics and multimodal cues. This paper presents a lightweight multimodal CNN-LSTM framework, designed for low-latency operation on live video streams, that classifies individuals' affective states as negative, neutral, or positive by jointly exploiting audio and visual information. The proposed system consists of four lightweight deep neural network models that fuse sequences of audio and visual features into a unified temporal stream, enabling the accumulation of sentiment evidence over time for robust prediction. To further enhance discriminative power, dynamic mouth state classification is incorporated, allowing the model to better capture subtle visual cues related to speech and sentiment. Experiments conducted on the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech (RAVDESS) demonstrate that the proposed approach achieves a test accuracy of 84.89% on the three-class sentiment recognition task, competitive with substantially larger audio-visual architectures, while using an order of magnitude fewer parameters and maintaining low-latency operation. In addition, we provide a comprehensive comparison with multiple multimodal large language models (LLMs), evaluated under diverse input configurations and prompting strategies. The results offer practical insights into the strengths and limitations of contemporary LLMs for audio-visual sentiment analysis and highlight the continued effectiveness of compact, task-specific neural architectures for streaming audio-visual input.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 70/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Emotion and Mood Recognition · Sentiment Analysis and Opinion Mining · Speech and Audio Processing
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Atitaya Yakaew · Matthew N. Dailey · Asian Institute of Technology
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง