摘要
本申请涉及情感识别技术领域与人工智能技术领域,本申请公开了一种情感识别方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:通过第一分支、第二分支和第三分支处理正样本的视频帧特征,得到正样本的视频全局特征向量;通过第一分支、第二分支和第三分支处理负样本的视频帧特征,得到负样本的视频全局特征向量;基于正样本的融合特征向量、正样本的原始特征向量、负样本的原始特征向量,确定情感识别模型的总损失值;基于总损失值,获取训练完成的情感识别模型;基于当前多模态数据的视频全局特征向量和训练完成的情感识别模型,确定当前多模态数据的情感识别结果。本申请有利于提高当前多模态数据的情感识别结果的准确性。
技术关键词
时序特征
视频帧特征
样本
多模态
情感识别方法
文本特征向量
分支
输出特征
生成情感识别模型
数据
视频特征提取
音频特征提取
BERT模型
情感类别
模块
情感识别装置
电子设备
系统为您推荐了相关专利信息
策略网络模型
样本
云服务器
计算机设备
计算机程序产品
智能交互系统
地形结构
生成场景
生成建筑物
对象
特征值
颜色直方图
训练卷积神经网络
样本
可执行程序代码