多模態感情分析における相互情報量に基づく分離表現学習：革新的研究 学術的背景 ソーシャルメディアの急速な発展に伴い、ユーザー生成のマルチメディアコンテンツ（ツイートや動画など）が急増しています。これらのマルチメディアデータは通常、視覚（画像）、音響（音声）、およびテキストの3つのモダリティで構成されています。これらのデータには豊富な感情情報が含まれており、それらを自動的に分析することが重要な課題となっています。多モーダル感情分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）は、さまざまな信号を利用して潜在的な感情や情緒を特定することを目指します。しかし、この分野の核心となる課題の一つは、異なるモダリティの特徴を効果的に統合し、一貫した表現を得るための「多モーダル表現...

対照的分離表現学習を用いた音声保存型顔表情操作への応用 背景紹介 近年、バーチャルリアリティや映像制作、そしてヒューマンコンピュータインタラクション技術の急速な発展に伴い、顔表情操作（Facial Expression Manipulation）はコンピュータビジョンおよびグラフィックス分野で注目される研究テーマとなっています。特に、音声保存型顔表情操作（Speech-Preserving Facial Expression Manipulation, SPFEM） は、話し手の口の動きと音声との同期を維持しつつ、顔の感情表現を変更することを目指しています。この技術は人間の表情の表現力を大幅に向上させるだけでなく、仮想キャラクタ生成や映画のポストプロダクションなどの実用的なアプリケーションに...