多模态融合情感识别模型

多模态融合情感识别模型是一种人工智能技术，它结合了多种类型的数据源来进行情感分析，如文本、语音、图像或视频等。这种模型的优势在于能够从不同维度捕捉和理解人类的情感表达，因为每种媒体形式都能提供独特的情感线索。

1. 多模态数据融合：这类模型会将文本中的语义信息（如词频、情感词汇）与语音中的声调、语速、节奏等音调特征，以及图像或视频中的面部表情、肢体语言等视觉信号结合起来，形成更全面的情感表示。

2. 特征提取：每个模态可能需要独立的预处理和特征提取步骤，然后将这些特征映射到统一的高维空间中，便于后续的融合和情感分类。

3. 结合方法：融合方法可以是简单的拼接，也可以是深度学习的方法，如注意力机制、多通道卷积神经网络（MCCNN）、Transformer等，让模型学习如何权重化各个模态的重要性。

4. 情感预测：最后，通过联合学习算法或集成学习，模型会对来自不同模态的信息进行整合，预测出一个综合的情感标签，比如正面、负面或中性情绪。