多模态情感识别：语音与心电融合技术的研究

"这篇论文是2010年由黄程韦等人发表在《东南大学学报（自然科学版）》上的，研究主题是多模态情感识别，主要关注语音信号和心电信号的融合分析。研究人员通过噪声刺激和观看电影片段来诱发不同情感状态，收集对应的语音和心电数据。他们提取了韵律、音质和心率变异性特征作为情感特征，并运用加权融合和特征空间变换方法进行了判决层和特征层的融合，对比了两种融合算法的效果。实验结果显示，基于单一模态（心电信号或语音信号）的情感分类器识别率分别达到71%和80%，而通过特征层融合的多模态分类器识别率超过90%，表现出更高的识别性能。因此，结合不同来源的情感特征可以有效提升情感识别系统的可靠性。关键词包括情感识别、多模态、判决层融合和特征层融合。" 这篇论文详细探讨了多模态情感识别技术，尤其是结合语音信号和心电信号的分析。情感识别是人工智能领域的一个重要课题，它涉及到人机交互、生物医学信号处理和模式识别等多个方面。在这个研究中，作者首先通过设计实验情景，如使用噪声刺激和电影片段来诱导不同情感反应，从而获取了不同情感状态下的语音和心电数据样本。这些样本是后续特征提取和情感分类的基础。 对于语音信号，论文中提到提取了韵律和音质特征，这两类特征在语音中通常与说话人的感情状态密切相关。韵律特征可能包括语调、节奏等，而音质特征可能涉及声音的强度、频率成分等。对于心电信号，研究人员选择了心率变异性作为情感特征，因为心率变化与情绪状态有密切联系，特别是在压力或情绪激动时，心率变异性通常会发生显著变化。 在特征融合策略上，论文比较了判决层融合和特征层融合两种方法。判决层融合是在分类器各自独立得出结果后进行的，而特征层融合则是将不同模态的特征进行合并后再进行分类。实验结果表明，特征层融合在提高识别率方面优于判决层融合，这表明在早期阶段整合信息可以更有效地捕捉到情感的复杂性。 这项工作不仅对理解人类情感表达提供了新的视角，也为开发更准确、更可靠的情感识别系统提供了理论和技术支持。未来的研究可能会进一步探索更多的生物信号源，以及更复杂的特征融合策略，以实现更高效、更全面的情感识别。此外，这一领域的进展也将有助于人机交互、心理健康监测、虚拟现实应用等多个领域的创新和发展。