MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
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■0820  ▼a621.3
■1001  ▼aNiu,  Minxue.
■24510▼aModeling  Affect  in  Speech  and  Language  in  the  Presence  of  Natural  Inconsistency
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a128  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mower  Provost,  Emily.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2025.
■520    ▼aUnderstanding  human  affect,  including  emotions  and  moods,  is  crucial  for  a  wide  range  of  applications,  from  improving  mental  health  monitoring  to  enhancing  user  experiences  in  human-computer  interaction.  The  complex,  ambiguous,  and  subjective  nature  of  human  affect  poses  many  challenges  in  developing  affect  recognition  models,  such  as  disagreements  in  human  labels  and  misaligned  signals  across  modalities  (e.g.,  text  and  voice).  While  these  inconsistencies  present  obstacles,  they  reflect  fundamental  aspects  of  human  affect  and  can  offer  valuable  signals  for  affect  modeling  if  properly  harnessed.  By  addressing  these  challenges  and  effectively  making  use  of  the  information  embedded  in  these  inconsistencies,  we  can  work  toward  building  more  reliable,  interpretable,  and  human-aligned  affect  recognition  systems.This  dissertation  investigates  the  causes  and  effects  of  inconsistencies  in  affect  models  and  explores  strategies  to  mitigate  their  impact  or  to  use  them  as  informative  signals.  We  focus  on  emotions  expressed  through  speech  and  language,  the  most  common  modes  of  communication,  particularly  in  interactions  with  intelligent  systems.  First,  we  examine  modality  inconsistency:  emotions  conveyed  through  text  and  vocal  modalities  do  not  always  align.  In  the  mental  health  domain,  we  demonstrate  that  their  mismatch  carries  important  information  about  people's  mood  and  can  serve  as  signals  for  mood  disorder  monitoring.  We  extend  this  finding  and  more  broadly  show  that  modeling  text  and  acoustic  modalities  separately  allows  for  disentangling  their  respective  information,  yielding  richer  and  more  robust  speech  representations  for  various  speech  understanding  tasks.  Second,  we  examine  annotation  inconsistency  observed  in  human  emotion  labels  of  text  data,  highlighting  their  variability  and  sensitivity  to  annotation  study  designs.  We  compare  human  and  Large  Language  Models  (LLMs)  generated  annotations  and  find  that  LLMs  achieve  strong  performance.  Building  on  this  insight,  we  propose  integrating  LLMs  into  the  human  annotation  workflow,  which  improves  both  the  annotators'  experience  and  the  quality  of  the  labels.  We  then  explore  interpersonal  inconsistency  caused  by  the  subjectivity  of  emotion  perception  across  individuals.  We  show  that  emotion  perception  significantly  differs  across  demographic  and  personality  groups,  and  incorporating  annotator-level  information  can  improve  personalized  speech  emotion  recognition  models.  Finally,  drawing  on  insights  from  annotation  and  interpersonal  inconsistencies,  we  propose  a  contrastive  distillation  framework  that  transfers  the  generalizable  emotion  understanding  capabilities  of  LLMs  into  a  lightweight  text  emotion  recognition  model.  Leveraging  the  breadth  of  LLMs'  pretraining,  the  distilled  model  learns  an  efficient,  emotion-salient  embedding  space  and  can  seamlessly  handle  unseen  emotion  label  spaces  without  extra  training.Together,  these  findings  offer  a  new  perspective  on  the  role  of  inconsistencies  in  affective  modeling.  It  is  important  to  understand  their  origins  and  implications,  develop  strategies  to  mitigate  unintended  ones,  and  leverage  useful  signals  from  them,  to  achieve  a  more  comprehensive  understanding  and  modeling  of  human  affect.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aComputer  engineering
■650  4▼aComputer  science
■653    ▼aAffective  computing
■653    ▼aEmotion  recognition
■653    ▼aLarge  Language  Models
■653    ▼aModality  inconsistency
■690    ▼a0464
■690    ▼a0984
■690    ▼a0800
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bComputer  Science  &  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-03B.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17359811▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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