一种基于标签信号指导的多模态情感识别方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于标签信号指导的多模态情感识别方法
申请号:CN202510241323
申请日期:2025-03-03
公开号:CN120162698A
公开日期:2025-06-17
类型:发明专利
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 情感特征
系统为您推荐了相关专利信息
1
图像生成、大模型的训练、图像处理方法及装置、设备和介质
样本 编辑 文本 多模态 注意力
2
基于轻量级深度学习模型的视频编码CU块分类方法及介质
轻量级深度学习 分类方法 图像块 标签 更新模型参数
3
一种个性化分销方法以及系统
商品推荐列表 分销方法 单指令 关联商品信息 平台
4
一种基于机器学习的输液外渗光学监测预警系统
监测预警系统 反射率 多通道 指标 分类模型训练
5
一种用于生成工程交底文件的方法、系统和存储介质
建筑信息模型 元素 编码 生成工程 三维动画场景
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号