一种在线动态更新的多模态情感识别模型训练方法及系统

本发明公开了一种在线动态更新的多模态情感识别模型训练方法及系统，涉及人工智能与情感计算领域。该方法通过多模态传感器实时采集数据，构建动态输入序列，利用模态对齐损失函数实现跨模态特征对齐，结合动态权重调整机制与二阶导数优化更新模型参数，并引入在线遗忘机制管理历史数据。系统还采用张量分解融合多模态特征，通过超球面嵌入分类提升识别精度，支持黎曼几何优化、对抗样本训练及量子化压缩。其有益效果包括提升模型实时动态适应能力与跨模态融合鲁棒性，优化计算效率，增强抗干扰能力，改善长期稳定性，适用于在线教育、客服中心等多场景。