一种基于多模态特征融合的情绪识别方法及系统

本发明公开了一种基于多模态特征融合的情绪识别方法及系统，该情绪识别方法构建了适合于时间序列特征提取的情绪识别模型，通过量化的情绪标签与注意力机制训练各个模态的权重并融合，最后通过输出层进行情绪量化分类；同时通过采集脑电信号、脉搏信号、语音信号三种模态的数据，作为情绪识别模型的输入数据。本发明通过结合多模态数据，能够更全面地反映人的情绪状态，提高情绪识别的准确性和鲁棒性；同时，本发明通过实时采集和处理数据，实现对受试者情绪状态的实时监测和预警；此外，本发明利用深度学习算法对特征进行自动提取和分类，避免了传统方法中人工特征提取的复杂性和主观性。