Commit ·
9ccec28
1
Parent(s): dbb1c70
update
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,68 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
# MelTrim 数据集
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
欢迎来到 MelTrim 数据集！该存储库托管了用于训练和评估 MelTrim 模型的数据集，其中包含了多个知名的情感和多模态对话数据集。
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
## 简介
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
MelTrim 是一个专注于情感识别和多模态情感分析的模型。为了让模型能够更好地理解和处理复杂的人类情感，我们整合了以下三个高质量的数据集：
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
* **MEAD (Multi-view Emotional Audio-visual Dataset)**
|
| 10 |
+
* **MELD (Multimodal EmotionLines Dataset)**
|
| 11 |
+
* **M3ED (Multi-modal Multi-scene Multi-label Emotional Dialogue Database)**
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+
这些数据集提供了丰富的音频、视频和文本信息，涵盖了多种情感、场景和语言，为训练强大的多模态情感模型奠定了坚实的基础。
|
| 14 |
+
|
| 15 |
---
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
## 数据集详情
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
### MEAD (Multi-view Emotional Audio-visual Dataset)
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
MEAD 是一个大规模的、用于情感化人脸视频生成的多视角视听数据集。
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
* **内容**: 该数据集包含 60 位演员在三种不同强度水平下，用八种不同情绪进行表达的视频。
|
| 24 |
+
* **视角**: 视频在严格控制的环境下，从七个不同的视角同时录制，以提供高质量的面部表情细节。
|
| 25 |
+
* **规模**: 每位演员和每个视角都录制了约 40 小时的视听片段。
|
| 26 |
+
* **情感**: 数据集涵盖了八种核心情感，为情感生成和识别研究提供了丰富的样本。
|
| 27 |
+
* **应用**: MEAD 数据集非常适合用于条件生成、跨模态理解和表情识别等研究领域。
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
### MELD (Multimodal EmotionLines Dataset)
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
MELD 是一个多模态、多方对话的情感识别数据集，通过对 EmotionLines 数据集的增强和扩展而来。
|
| 32 |
+
|
| 33 |
+
* **来源**: 数据来源于经典美剧《老友记》（Friends），包含了超过 1400 个对话和 13000 个话语。
|
| 34 |
+
* **多模态**: 每个话语都包含音频、视频和文本三种模态的信息。
|
| 35 |
+
* **情感标注**: 每个话语都被标注了七种情感之一：愤怒、厌恶、悲伤、喜悦、中性、惊讶和恐惧。
|
| 36 |
+
* **情感倾向**: 同时，MELD 也为每个话语提供了情感倾向（正面、负面和中性）的标注。
|
| 37 |
+
|
| 38 |
+
### M3ED (Multi-modal Multi-scene Multi-label Emotional Dialogue Database)
|
| 39 |
+
|
| 40 |
+
M3ED 是首个中文多模态情感对话数据集，为跨文化情感分析和识别提供了宝贵的资源。
|
| 41 |
+
|
| 42 |
+
* **内容**: 该数据集包含了来自 56 部不同电视剧的 990 个双人情感对话，共计 9,082 轮次和 24,449 个话语。
|
| 43 |
+
* **多模态**: 与 MELD 类似，M3ED 同样包含声学、视觉和文本三种模态。
|
| 44 |
+
* **情感标注**: 话语级别上标注了七种情感类别：快乐、惊讶、悲伤、厌恶、愤怒、恐惧和中性。
|
| 45 |
+
* **价值**: 作为首个中文多模态情感对话数据集，M3ED 对于促进跨文化情感计算研究具有重要意义。
|
| 46 |
+
|
| 47 |
---
|
| 48 |
+
|
| 49 |
+
## 使用说明
|
| 50 |
+
|
| 51 |
+
每个数据集都存放在各自的文件夹中。您可以根据需要加载和使用这些数据来训练或评估您的模型。建议在使用前仔细阅读每个数据集的原始论文，以了解其详细信息和使用规范。
|
| 52 |
+
|
| 53 |
+
## 许可证
|
| 54 |
+
|
| 55 |
+
本数据集合集中的每个数据集都遵循其原始的许可证规定。在使用任何特定数据集之前，请务必查阅并遵守其原始的许可协议。
|
| 56 |
+
|
| 57 |
+
## 如何引用
|
| 58 |
+
|
| 59 |
+
如果您在您的研究中使用了这些数据集，请务必引用其原始出处：
|
| 60 |
+
|
| 61 |
+
* **MEAD**:
|
| 62 |
+
> Kaisiyuan Wang, Qianyi Wu, Linsen Song, Zhuoqian Yang, Wayne Wu, Chen Qian, Ran He, Yu Qiao, Chen Change Loy. "MEAD: A Large-scale Audio-visual Dataset for Emotional Talking-face Generation." ECCV 2020.
|
| 63 |
+
|
| 64 |
+
* **MELD**:
|
| 65 |
+
> S. Poria, D. Hazarika, N. Majumder, G. Naik, E. Cambria, R. Mihalcea. "MELD: A Multimodal Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversation." ACL 2019.
|
| 66 |
+
|
| 67 |
+
* **M3ED**:
|
| 68 |
+
> Jia-Chen Li, et al. "M3ED: A Multi-modal Multi-scene Multi-label Emotional Dialogue Database." ACL 2021.
|