摘要
本发明公开了一种基于标签信号指导的多模态情感识别方法,构建包括特征提取模块、跨模态交互模块、标签增强模块、动态融合和分类模块的多模态情感识别模型。通过引入情感标签信号,与音频和文本特征进行有效交互,优化了情感特征的融合和提取。通过标签增强模块引导模态特征的表达,同时结合移动平均机制平滑标签信号的更新过程,使模型在情感类别的分类过程中更加稳定和精准。与此同时,本发明还提出了联合目标优化方法,通过结合归因预测一致性约束(APC)和交叉熵损失函数,强化了情感标签和多模态特征之间的一致性,从而进一步提高了情感识别的精度。
技术关键词
音频特征
文本
情感识别方法
标签
多模态情感识别
组合特征向量
情感识别模型
跨模态
特征提取模块
情感类别
模态特征
样本
注意力
融合特征
动态
识别情感
分支
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