2021-基于交互注意力机制的多模态情感识别算法_姚懿秦2

在当前的多模态情感识别领域，传统的研究方法往往依赖于提取大量的特征来辨识不同的情感状态。然而，这种方法存在一个显著的问题：大量的特征可能导致关键情感特征被相对不重要特征所掩盖，从而使得识别系统在处理情感信息时遗漏重要线索。针对这一挑战，姚懿秦和郭薇提出了一种基于交互注意力机制的多模态情感识别算法。 该算法的核心是利用两种不同的注意力机制来发掘并强调那些可能被忽略的关键特征。注意力机制在深度学习中扮演着重要角色，它允许模型聚焦于输入数据的某些重要部分，而忽略其他不太相关的部分。在多模态情感识别中，这通常涉及到语音、面部表情和文本等多种信息源的结合。 第一种注意力机制可能关注于语音的音调、节奏和强度等特征，这些特征在表达情感时至关重要。而第二种注意力机制可能专注于面部表情的微妙变化，如眼睛、嘴巴的动作，或者语句中的情感词汇。通过这两种注意力机制的交互作用，算法能够从不同模态中捕获互补的信息，进一步提高情感识别的准确性。 在IEMOCAP数据集上，该算法在四类情感（如快乐、悲伤、愤怒、中性）的识别任务中表现出了优于现有文献的结果。这一改进表明，交互注意力机制有效地提升了模型对关键信息的提取能力，并且能够在复杂的情感场景中做出更精确的判断。 为了验证这种方法的有效性，作者还通过可视化注意力机制的权重分布来展示两种注意力机制如何找到彼此补充的关键信息。这种可视化分析有助于理解模型是如何在不同模态之间进行信息交互的，并提供了对人类情感识别过程的洞察，进一步证实了所提方法相对于传统方法的优越性。 姚懿秦和郭薇提出的基于交互注意力机制的多模态情感识别算法是对现有情感识别技术的重要贡献。它不仅提高了情感识别的准确性，而且为多模态信息处理提供了新的思路，即通过协同的注意力机制来挖掘隐藏在复杂数据中的关键情感特征。这种方法在未来可能被广泛应用于人机交互、虚拟助手、心理健康监测等多个领域，推动情感智能的发展。