多模态情绪识别与理解的最新发展
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2024-09-09 10:44:46
摘要 本研究由清华大学自动化系陶建华教授牵头完成。情感计算是人工智能领域的一个重要分支，多模态情感理解与交互技术旨在对音频、视频、生理信...
本研究由清华大学自动化系陶建华教授牵头完成。情感计算是人工智能领域的一个重要分支，多模态情感理解与交互技术旨在对音频、视频、生理信号等多维信息进行全面建模，实现更准确的情感理解，并受到越来越多研究者的关注，以充分利用不同模态之间的互补性。在详细分析近期 SOTA 工作的基础上，本文从三个维度进行了概述：多模态情感识别概述、多模态情感理解、抑郁症等情绪障碍的检测与评估。
在情绪特征提取、多模态融合以及在预训练大型模型的框架下情绪识别所涉及的表示和模型的背景下，讨论了多模态情绪识别和理解。通过自监督学习或对比学习，LLM 可以学习更具表现力的多模态表示，以捕捉不同模态和情绪信息之间的相关性。
作者认为，多模态情绪识别的主要挑战是数据稀缺，这阻碍了基于深度神经网络方法建立稳健模型。解决这一问题需要构建大规模多模态情绪数据库，并探索基于大型模型的迁移学习方法。多模态情绪计算在解决抑郁和焦虑等情绪障碍方面的作用越来越重要，未来的研究重点是数据集构建、算法开发和智能心理干预系统的设计。
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