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多模态情感识别中的视觉语音融合算法及其底层数据传输机制研究1

多模态情感识别中的视觉语音融合算法及其底层数据传输机

制研究

1.多模态情感识别基础

1.1多模态情感识别定义

多模态情感识别是一种综合运用多种模态信息（如视觉、语音、文本等）来识别和

分析人类情感的技术。与传统的单一模态情感识别相比，多模态情感识别能够更全面、

准确地捕捉情感信息，因为它考虑了多种模态之间的互补性和协同作用。例如，在面对

面交流中，人们不仅通过语言内容，还会通过表情、语气、肢体动作等多种方式传递情

感信息，多模态情感识别正是模拟这种自然的人类情感感知方式。

1.2视觉语音融合意义

视觉和语音是多模态情感识别中两个关键的模态，它们的融合具有重要的意义。

•提高情感识别准确率：视觉信息（如面部表情、眼神、肢体动作等）和语音信息

（如语调、语速、音量等）各自包含了丰富的情感线索。研究表明，单独使用视觉

或语音模态进行情感识别的准确率通常在60%-70%之间，而将两者融合后，准

确率可以提高到80%-90%。例如，在识别愤怒情绪时，视觉模态可以捕捉到紧皱

的眉头、紧闭的嘴唇等面部表情，语音模态可以感知到提高的音量和急促的语速，

两者的结合能够更准确地判断出愤怒情绪。

•增强情感识别的鲁棒性：在实际应用中，单一模态的情感识别容易受到环境因素

的干扰。例如，语音情感识别可能会受到背景噪音的影响，而视觉情感识别可能

会受到光线条件的限制。通过视觉语音融合，可以利用一个模态的优势来弥补另

一个模态的不足，从而增强情感识别的鲁棒性。例如，在嘈杂的环境中，即使语

音信号受到干扰，视觉信息仍然可以提供有效的情感线索；在光线较暗的环境中，

语音信息可以辅助情感识别。

•丰富情感识别的维度：视觉和语音模态各自能够反映不同的情感维度。视觉模态

更擅长捕捉情绪的外在表现，如快乐、悲伤、愤怒等基本情绪；语音模态则能够反

映情绪的内在状态，如紧张、放松、兴奋等。将两者融合可以更全面地理解情感

的复杂性，为情感识别提供更丰富的维度。例如，在识别复杂情绪如焦虑时，视

觉模态可以观察到不安的眼神和紧握的双手，语音模态可以感知到颤抖的声音和

断断续续的语速，两者的结合能够更准确地识别出焦虑情绪。

2.视觉语音融合算法分类2

•推动情感识别技术的发展：视觉语音融合算法的研究和应用为情感识别技术的发

展提供了新的思路和方法。它不仅促进了计算机视觉和语音处理技术的交叉融合，

还推动了深度学习、机器学习等技术在情感识别领域的应用。例如，基于深度学

习的视觉语音融合算法可以通过学习大量的多模态数据，自动提取和融合情感特

征，提高情感识别的性能。

2.视觉语音融合算法分类

2.1基于特征级融合算法

基于特征级融合的视觉语音融合算法是将视觉和语音模态提取的特征进行融合，然

后进行情感识别。这种算法的关键在于如何有效地提取和融合两种模态的特征。

•特征提取：对于视觉模态，常用的方法是利用卷积神经网络（CNN）从面部表情

图像中提取特征，如使用VGG16或ResNet等预训练模型，能够提取出与情感相

关的面部表情特征，其特征提取的准确率可以达到90%以上。对于语音模态，通

常采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和短时能量等特征，通过深度学习模型如循

环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）进行特征提取，其特征提取的

准确率也能达到85%左右。

•特征融合方法：常见的融合方法包括简单的加权求和、特征拼接和深度学习中的

特征融合网络。加权求和方法通过为视觉和语音特征分配不同的权重进行融合，

权重的确定可以通过实验优化得到。特征拼接是将视觉和语音特征直接拼接成一

个高维特征向量，然后输入到分类器中进行情感识别。特征融合网络则通过构建

一个深度网络结构，自动学习视觉