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Automatic non-verbal communication skills analysis: A quantitative evaluation

机译：自动非语言沟通技巧分析：定量评估

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The oral communication competence is defined on the top of the most relevant skills for one's professional and personal life. Because of the importance of communication in our activities of daily living, it is crucial to study methods to evaluate and provide the necessary feedback that can be used in order to improve these communication capabilities and, therefore, learn how to express ourselves better. In this work, we propose a system capable of evaluating quantitatively the quality of oral presentations in an automatic fashion. The system is based on a multi-modal RGB, depth, and audio data description and a fusion approach in order to recognize behavioral cues and train classifiers able to eventually predict communication quality levels. The performance of the proposed system is tested on a novel dataset containing Bachelor thesis' real defenses, presentations from an 8th semester Bachelor courses, and Master courses' presentations at Universitat de Barcelona. Using as groundtruth the marks assigned by actual instructors, our system achieves high performance categorizing and ranking presentations by their quality, and also making real-valued mark predictions.
机译：口头交流能力被定义为个人职业和个人生活中最相关的技能之上。由于交流在我们日常生活中的重要性，因此研究评估和提供必要反馈的方法至关重要，这些反馈可用于改善交流能力，从而学习如何更好地表达自己。在这项工作中，我们提出了一种能够以自动方式定量评估口头陈述质量的系统。该系统基于多模式RGB，深度和音频数据描述以及融合方法，以便识别能够最终预测通信质量水平的行为线索和训练分类器。所提议系统的性能在一个新颖的数据集上进行了测试，该数据集包含学士学位论文的真实答辩，第八学期学士学位课程的介绍以及巴塞罗那大学的硕士学位课程的介绍。通过使用实际讲师分配的分数作为依据，我们的系统可以根据其质量对演示文稿进行高性能的分类和排名，还可以进行实际价值的分数预测。

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