双模态transformer

双模态Transformer是一种使用Transformer模型进行双模态（例如文本和音频）情感识别的方法。它使用Transformer模型来提取文本和音频的特征，并将它们融合在一起以进行情感分类。具体来说，可以使用三层Transformer，或者使用其他预训练模型（如Wav2vec）来做音频的特征提取。对于文本模块，也可以将特征提取部分换成Transformer，以进一步提升效果。在双模态情感识别任务中，双模态Transformer已经被证明是一种有效的方法。

下面是一个使用双模态Transformer进行情感分类的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class BiModalTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, bert_path, num_classes):
        super(BiModalTransformer, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_path)
        self.audio_transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=128, nhead=8)
        self.text_transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=768, nhead=12)
        self.fc = nn.Linear(896, num_classes)

    def forward(self, input_ids, audio_features):
        text_output = self.bert(input_ids)[0]
        audio_output = self.audio_transformer(audio_features)
        output = torch.cat((text_output, audio_output), dim=1)
        output = self.text_transformer(output)
        output = self.fc(output[:, 0])
        return output