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在連續(xù)維度情感識(shí)別任務(wù)中，每個(gè)模態(tài)內(nèi)部凸顯情感表達(dá)的部分并不相同，不同模態(tài)對(duì)于情感狀態(tài)的影響程度也有差別。為此，通過(guò)學(xué)習(xí)各個(gè)模態(tài)特征并采用合理的融合方式，提出一種基于層次注意力機(jī)制的多模態(tài)維度情感識(shí)別模型。在音頻模態(tài)中加人頻率注意力機(jī)制學(xué)習(xí)頻域上下文信息，利用多模態(tài)注意力機(jī)制將視頻特征與音頻特征進(jìn)行融合，依據(jù)改進(jìn)的損失函數(shù)對(duì)模態(tài)缺失問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，提高模型的魯棒性以及情感識(shí)別的性能。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)等方法，該模型一致性相關(guān)系數(shù)指標(biāo)明顯提升，并且識(shí)別效率更高，可適用于大批量數(shù)據(jù)的維度情感識(shí)別。
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