Bimodal emotion recognition

资 源 简 介

Bimodal emotion recognition

详 情 说 明

双模态情感识别是一种结合两种不同数据源（如语音和文本，或面部表情和语音）来分析人类情感状态的技术。与单一模态相比，双模态方法通过整合互补信息，能够显著提高情感分类的准确性和鲁棒性。

在技术实现上，双模态情感识别通常包含以下关键步骤：首先分别从两种模态中提取特征，例如从语音信号中提取音高、语速等声学特征，从文本或面部图像中提取语义或视觉特征。接着，通过特征级融合或决策级融合策略将两种模态的信息结合。特征级融合直接在特征层面合并数据，而决策级融合则分别训练两个模态的分类器后整合预测结果。

双模态情感识别的优势在于能够弥补单一模态的局限性。例如，语音可能在嘈杂环境下失效，而文本可能无法捕捉语调中的情感线索，二者的结合则能覆盖更全面的情感表达。当前该技术已应用于智能客服、心理健康监测等领域，未来随着多模态学习的深入，其应用场景将进一步扩展。