嵌入注意力的层级LSTM音视频情感识别方法

"基于嵌入注意力机制层级LSTM的音视频情感识别" 本文主要探讨了一种新的音视频情感识别方法，该方法通过结合嵌入式注意力机制的多层长短期记忆网络（LSTM）以及对视频帧的注意力分配，显著提高了情感识别的准确性。在语音情感识别部分，鉴于传统单层LSTM在处理复杂任务时可能存在的泛化能力不足问题，作者提出了一种嵌入自注意力机制的堆叠LSTM模型。自注意力机制能够帮助模型更好地捕捉到语音信号中的关键信息，增强网络对不同时间步长依赖关系的理解和学习。 对于视频序列的情感识别，文章引入了注意力机制。这种机制允许模型根据每个视频帧中蕴含的情感信息量动态分配权重，使得情感相关的帧在分类过程中得到更多的重视。通过对视频帧的这种加权处理，模型能够更精准地聚焦于关键帧，提高整体情感识别的效率和准确性。 最后，为了充分利用多模态信息，即音频和视觉信息，文章采用了加权决策融合方法。这种方法能够综合分析表情和语音信号，并以加权的方式融合它们的决策结果，从而得出最终的情感识别输出。实验结果显示，与只使用单一模态（如仅音频或仅视频）进行情感识别相比，该方法在选定的数据集上提升了约4%的识别准确率，验证了其在多模态情感识别中的优越性能。 关键词：图像处理，情感识别，全卷积神经网络，长短期记忆网络，注意力机制，多模态融合 本文的研究不仅在理论层面丰富了深度学习在情感识别领域的应用，还为实际应用场景如智能客服、虚拟助手、人机交互等提供了更为准确的情感理解技术，有助于提升用户体验。此外，该工作也为未来进一步研究如何优化多模态融合策略，以及如何在更复杂的环境中应用注意力机制提供了有价值的参考。