【摘 要】
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在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况.为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradi-ent descent,SGD)的决策级融合维度情感识别方法.结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模
【机 构】
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纺织服装智能化湖北省工程研究中心 湖北 武汉 430200;湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北 武汉 430200;武汉纺织大学 计算机与人工智能学院 湖北 武汉 430200
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在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况.为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradi-ent descent,SGD)的决策级融合维度情感识别方法.结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模态维度情感识别.在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,Mocap数据更有助于提高效价维的值,结合更多情感数据有助于提升维度情感识别的预测性能,基于SGD进行决策级融合得到的一致性相关系数均值高于其他回归算法.
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