查找多模态情感识别的论文
时间: 2023-03-12 18:05:47 浏览: 121
很高兴为您提供帮助。近年来,关于多模态情感识别的论文有很多,例如《基于多模态识别的情感建模》(A. Guney, S. Ozkan, S. Yagcioglu,2016),《基于多模态情感分析的影评研究》(M. W. S. Lee, M. K. Mohd, S. H. Lim,2017),《多模态语义分析的情感分类》(A. P. Uysal, A. K. S. Sert, S. S. Uysal, 2017),《基于深度学习的多模态情感分类》(M. Lu, H. Wu, Z. Zhang, 2018)等等。
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CIAIC多模态情感识别数据
CIAIC多模态情感识别数据是一个用于情感识别的数据集,它包含了来自不同传感器的多种模态数据,例如面部表情、语音、生理信号等。这个数据集由中国信息通信研究院(CAICT)开发,旨在为情感识别领域的研究提供一个全面的数据集。该数据集包含了来自不同年龄、性别、文化背景的被试者的数据,涵盖了多种情感状态,例如高兴、悲伤、愤怒等。使用这个数据集可以帮助研究人员更好地理解情感识别的挑战和机遇,进一步推动情感识别技术的发展。
多模态对话情感识别最新工作
最近的研究表明,多模态对话情感识别的最新工作主要集中在以下几个方面:
1.多模态数据集的构建:为了训练和评估多模态情感识别模型,研究人员正在构建包含语音、文本和视频等多种模态数据的数据集。
2.多模态情感表示学习:针对多模态数据的特点,研究人员正在探索如何学习有效的多模态情感表示,以便更好地捕捉不同模态之间的关系。
3.多模态情感融合方法:为了将不同模态的情感信息整合在一起,研究人员正在提出各种多模态情感融合方法,例如基于注意力机制的融合和多任务学习方法。
4.跨语言多模态情感识别:由于语言和文化差异的存在,跨语言多模态情感识别成为了一个热门的研究方向。研究人员正在探索如何将多种语言和文化背景下的情感信息融合在一起。
5.实时多模态情感识别:为了满足实际应用场景的需求,研究人员正在开发实时多模态情感识别系统,以便能够在实时对话中准确地识别和响应情感信息。