【摘 要】
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自动情感识别是一个非常具有挑战性的课题，并且有着广泛的应用价值.探讨了在多文化场景下的多模态情感识别问题.从语音声学和面部表情等模态分别提取了不同的情感特征，包括传统
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB1001200)~~
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自动情感识别是一个非常具有挑战性的课题，并且有着广泛的应用价值.探讨了在多文化场景下的多模态情感识别问题.从语音声学和面部表情等模态分别提取了不同的情感特征，包括传统的手工定制特征和基于深度学习的特征，并通过多模态融合方法结合不同的模态，比较不同单模态特征和多模态特征融合的情感识别性能.在CHEAVD中文多模态情感数据集和AFEW英文多模态情感数据集进行实验，通过跨文化情感识别研究，验证了文化因素对于情感识别的重要影响，并提出3种训练策略提高在多文化场景下情感识别的性能，包括：分文化选择模型、多文化联合训
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