【摘 要】
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在连续维度情感识别任务中,每个模态内部凸显情感表达的部分并不相同,不同模态对于情感状态的影响程度也有差别。为此,通过学习各个模态特征并采用合理的融合方式,提出一种基
【基金项目】
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国家自然基金(No.61672267,No.61672268)
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在连续维度情感识别任务中,每个模态内部凸显情感表达的部分并不相同,不同模态对于情感状态的影响程度也有差别。为此,通过学习各个模态特征并采用合理的融合方式,提出一种基于层次注意力机制的多模态维度情感识别模型。在音频模态中加入频率注意力机制学习频域上下文信息,利用多模态注意力机制将视频特征与音频特征进行融合,依据改进的损失函数对模态缺失问题进行优化,提高模型的鲁棒性以及情感识别的性能。在公开数据集上的实验结果表明,相比于卷积神经网络和长短时记忆网络等方法,该模型一致性相关系数指标明显提升,并且识别效率更高,可
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