多模态情感识别的具体代码

多模态情感识别是一种结合了文本、语音、图像等多源数据的情感分析技术，它通常涉及到深度学习和跨模态特征融合。在Python中，我们可以使用像Hugging Face的Transformers库这样的工具，以及专门处理多模态任务的模型如M6。

以下是一个简单的示例，展示如何使用Hugging Face的`TfmdMultimodalModel`对一段文本和一张图片进行情感分析：

from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification, TFMTFusionModel

# 初始化预训练的多模态模型
model_name = "facebook/m6"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFMTFusionModel.from_pretrained(model_name)

# 文本和图像编码
text_input = tokenizer(text="我很开心", return_tensors="tf")
image_input = preprocess_image(image_path)  # 需要自定义函数将图片转换为模型接受的输入格式

# 合并并预测情感
inputs = {**text_input, **image_input}
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_emotion = torch.argmax(logits, dim=-1).numpy()