摘要
本公开的实施例公开了多模态人格检测模型训练方法、用户信息推送方法和装置。本公开方法的一具体实施方式包括:获取原始视听数据集和初始多模态人格检测模型;对各个原始视听数据进行预处理,得到目标样本数据集;选出至少一个目标样本数据,执行步骤:将目标样本数据包括的样本视频数据和样本音频特征输入视频音频处理模块以输出第一模态融合结果;将目标样本数据包括的样本视频数据和样本文本特征输入视频文本处理模块以输出第二模态融合结果;将第一模态融合结果和对应的第二模态融合结果输入预测模块以输出人格检测结果;生成训练损失值;将训练完成的初始多模态人格检测模型确定为多模态人格检测模型。该实施方式可以提高人格检测的准确性。
技术关键词
多模态
视频
样本
数据
音频特征
视听
文本
子模块
编码特征
检测模型训练方法
信息推送方法
增强子
模态特征
混合损失函数
双模态
多层感知机
频谱特征提取
语音
系统为您推荐了相关专利信息
航测方法
抽样模型
校验机制
采样点
地理信息系统模型
图片数据传输方法
身份验证机制
网络访问控制
网络安全防护
网络设备
陶瓷窑炉
集成学习模型
陶瓷制品
模型训练模块
XGBoost模型
追溯系统
分布式存储系统
数据可视化技术
强化学习模型
智能合约验证