摘要
本发明涉及人工智能技术领域,提供一种情感识别方法、装置、设备及介质,一方面,基于脑电图数据进行情感识别,由于脑电图对情绪具有高敏感度,因此提高了情绪识别的准确性;另一方面,基于包括浅层特征提取器、类解耦器、域解耦器、原型推理层且基于成对学习机制训练的情感识别模型进行情绪识别,不依赖目标域数据及情绪标签,从而进一步提高了识别的准确性,并增强了模型抗标签噪声的能力及模型的鲁棒性。
技术关键词
情感识别方法
情感识别模型
原型
浅层特征提取
脑电图数据
样本
情感识别装置
双线性变换法
计算机设备
标签
机制
可读存储介质
正则化参数
人工智能技术
指令
处理单元
存储器
鲁棒性
系统为您推荐了相关专利信息
仿真分析方法
离子源
质谱仪
磁流体动力学
参数化仿真方法
抗干扰波形
CFAR检测器
生成方法
线性调频信号
DQN算法