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在連續維度情感識別任務中，每個模態內部凸顯情感表達的部分并不相同，不同模態對于情感狀態的影響程度也有差別。為此，通過學習各個模態特征并采用合理的融合方式，提出一種基于層次注意力機制的多模態維度情感識別模型。在音頻模態中加人頻率注意力機制學習頻域上下文信息，利用多模態注意力機制將視頻特征與音頻特征進行融合，依據改進的損失函數對模態缺失問題進行優化，提高模型的魯棒性以及情感識別的性能。在公開數據集上的實驗結果表明，相比于卷積神經網絡和長短時記憶網絡等方法，該模型一致性相關系數指標明顯提升，并且識別效率更高，可適用于大批量數據的維度情感識別。
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