自适应权重的双模态情感识别
情感分析AI技术中的情感分析模型与情绪识别
情感分析AI技术中的情感分析模型与情绪识别情感分析AI技术是指利用人工智能技术来分析和识别人类的情感状态。
在这个数字时代，人们在社交媒体、在线评论以及其他各种互联网平台上表达情感的机会更加频繁。
情感分析AI技术能够帮助我们更好地了解和理解人们的情感反馈，以提供更好的产品和服务。
在情感分析AI技术中，情感分析模型和情绪识别是两个关键要素。
情感分析模型是指通过对文本、语音或图像等数据进行分析和处理，从中提取并分析出情感信息。
常见的情感分析模型主要包括基于机器学习和深度学习的方法。
机器学习方法通常需要大量的数据样本作为训练集，并通过训练算法来构建模型。
而深度学习方法则利用深度神经网络来进行情感分析，具有更强的自动特征提取能力，能够直接从原始数据中学习并提取有关情感的特征。
情感分析模型的主要任务是对文本进行情感极性分类，即判断出文本中表达的情感是积极的、消极的还是中性的。
在这个过程中，模型需要对文本进行语义理解、情感识别和情感极性分类。
其中，语义理解是指对文本的意义进行理解和分析，情感识别是指识别文本中表达的情感，而情感极性分类则是对情感进行归类。
为了提高情感分析模型的准确性和性能，还需要进行特征选择和模型优化等工作。
除了情感分析模型，情绪识别也是情感分析AI技术中的重要组成部分。
情绪识别是指通过对人的语音、面部表情等非语言信号进行分析和处理，来自动识别和判断人的情绪状态。
目前，情绪识别主要通过音频分析和图像分析来实现。
音频分析主要通过提取语音信号的特征，并将其与已知的情绪模式进行匹配来判断情绪状态。
图像分析则通过对面部表情进行特征提取和分类，来识别人的情绪状态。
情感分析AI技术的应用领域非常广泛。
在社交媒体和在线评论领域，情感分析模型可以帮助企业监控用户对其产品和服务的情感反馈，以改进产品设计和优化用户体验。
在市场调研和舆情分析领域，情感分析模型可以帮助企业了解目标群体的情感态度和需求，以制定更合适的营销策略。
基于XLNet-CBGRU的双模态音乐情感识别
0 引言随着时代与互联网的快速发展，越来越多的音乐创作者能够在网络上尽情地展示自己的作品。
音乐作为一个信息的载体，其中蕴含了丰富的情感信息。
由于音乐的组成特性，创作者能够通过歌词、旋律、声调、海报等形式来传达自己想要表达的情感。
传统的音乐情感识别采用单一的模态对音乐这种复杂的作品进行情感识别，这样往往会带来信息丢失、识别准确度不高等问题，因此多模态音乐情感识别逐渐成为学者们的研究重点。
本文提出一种XLNet-CBGRU音乐歌词情感识别模型，首先通过XLNet模型，充分考虑上下文位置信息，学习到文本的动态特征向量，之后通过双向GRU网络学习文本的深层语义得到音乐歌词的情感特征。
对于音乐音频使用卷积神经网络提取局部特征后再作为输入，输入到双向GRU学习音频的时序信息得到音乐的音频情感特征。
最后利用互注意力机制对歌词和音频特征进行加权融合，最终对音乐的情感类型进行预测。
实验结果证明，本文所使用的方法在预测准确度上有一定的提升。
1 相关研究1.1 音频情感识别随着深度学习的不断发展，目前音乐音频情感识别的研究重心以从传统的机器学习转移到深度学习。
Li等人提出了一种基于DBLSTM-ELM的动态音乐情感识别模型，该模型将LSTM与极限学习机相结合，在DBLSTM训练出结果后再由ELM进行融合[1]。
郑艳等人结合深度学习网络的特性，提出了一种新的模型CGRU，模型由CNN与GRU相结合，对MFCC特征进行提取后再由随机深林进行特征的选取，提高了识别的精度[2]。
Xie等人提出了一种基于帧级音频特征并结合LSTM的情感识别方法，用帧级特征代替传统的统计特征，并根据注意力机制传统的LSTM进行改进，最终在模型性能上获得了提升[3]。
王晶晶等人为了提高模型效率，提出了新的网络模型LSTM-BLS，该模型将深度学习与宽带学习相结合，利用宽带学习快速处理数据能力，将LSTM当作BLS的特征映射节点，提高了情感识别的效率[4]。
基于双向注意力机制的多模态情感分类方法
2021，57（11）⦾模式识别与人工智能⦾在日常生活里，人们所接触的信息通常有以下几种形式：视频、声音、图片、文字等。
在许多场合，从信息的感知到认知的理解过程可能需要综合多种形式的信息才能完成。
多种形式信息所构成的数据，也叫做多模态数据。
使用多模态数据可以从给定学习任务所考虑的每种模态中提取互补信息，与仅使用单个模态相比，可以产生更丰富的表示[1]。
情感分析领域里，目前较为常见的是针对文本数据进行自然语言处理[2-3]，挖掘文字背后蕴藏的感情色彩。
也有部分学者将图像处理技术运用于情感分析[4-5]。
但是，目前综合文本和图像进行多模态情感分析的研究相对比较少。
在有的场合下，仅通过单一模态挖掘数据背后的情感特征往往容易产生歧义，需要借助其他模态信息的辅助才能够更好地表达情绪倾向。
例如，从图1中基于双向注意力机制的多模态情感分类方法黄宏展，蒙祖强广西大学计算机与电子信息学院，南宁530004摘要：社交网络的发展为情感分析研究提供了大量的多模态数据。
结合多模态内容进行情感分类可以利用模态间数据的关联信息，从而避免单一模态对总体情感把握不全面的情况。
使用简单的共享表征学习方法无法充分挖掘模态间的互补特征，因此提出多模态双向注意力融合(Multimodal Bidirectional Attention Hybrid,MBAH)模型，在深度模型提取的图像和文本特征基础上，利用双向注意力机制在一个模态下引入另一个模态信息，将该模态的底层特征与另一模态语义特征通过注意力计算学习模态间的关联信息，然后联结两种模态的高层特征形成跨模态共享表征并输入多层感知器得到分类结果。
此外MBAH 模型应用后期融合技术结合图文单模态自注意力模型搜寻最优决策权值，形成最终决策。
实验结果表明，MBAH 模型情感分类结果相较于其他方法具有明显的提升。
关键词：情感分类；多模态数据；双向注意力机制；后期融合文献标志码：A中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0293Bidirectional Attention Mechanism Based Multimodal Sentiment Classification MethodHUANG Hongzhan,MENG ZuqiangCollege of Computer and Electronics Information,Guangxi University,Nanning 530004,ChinaAbstract ：The development of social network provides large amounts of multimodal data for sentiment analysis.Sentiment classification based on multimodal content can exploit the relative information between various modalities,avoiding the incomplete grasp of the overall emotion.Simple fusion methods cannot fully excavate the complementary characteristics of multiple modalities,therefore a Multimodal Bidirectional Attention Hybrid model （MBAH ）is proposed.Based on the image and text features extracted from the deep models,another modality information is introduced on modality by bidi-rectional attention mechanism and the low-level features of this modality and the semantic features of another modality are calculated to learn the association information between the modalities through attention.Then it assembles the high-level features of the two modalities to form a cross-modal shared representation and inputs into the multilayer perceptron to obtain the classification result.In addition,the MBAH model combines with the image-textunimodal self-attention models search for the optimal decision weights through late fusion to form the final decision.Experimental result shows that the MBAH model outperforms other methods on sentiment classification.Key words ：sentiment classification;multimodal data;bidirectional attention mechanism;late fusion基金项目：国家自然科学基金（61762009）。
基于语音和文本的双模态情感识别综述
基于语音和文本的双模态情感识别综述在人工智能的广阔天地中，双模态情感识别技术如同一位敏锐的心理分析师，通过捕捉细微的语音波动和文字线索，解读人类复杂的情感世界。
这项技术结合了语音和文本两种信息源，旨在更准确地理解和识别人们的情绪状态。
它的重要性不言而喻，因为情感是人类交流的核心，影响着我们的决策、社交互动乃至心理健康。
双模态情感识别技术的工作原理可以比作一部精密的交响乐章。
首先，它通过麦克风等设备捕捉语音信号，这些信号如同乐章中的音符，蕴含着丰富的情感信息。
接着，它利用自然语言处理技术分析文本内容，就如同解读乐章中的旋律和和声。
最后，这两种信息源被巧妙地融合在一起，形成对个体情感状态的全面判断。
与传统的单模态情感识别相比，双模态技术具有显著的优势。
它能够提供更全面的信息，减少误解和误判的可能性。
例如，一个人可能在电话中用平静的语气说出“我很好”，但他的文本消息却透露出疲惫和压力。
双模态技术能够捕捉到这种矛盾，从而更准确地理解他的真实情绪。
然而，双模态情感识别技术也面临着挑战。
其中之一就是如何确保数据的准确性和可靠性。
语音和文本数据可能受到各种因素的影响，如噪音、口音、方言或拼写错误等。
此外，个体差异也是一个不容忽视的因素。
每个人的情感表达方式都是独特的，这使得建立通用的情感识别模型变得更加困难。
展望未来，双模态情感识别技术的发展潜力巨大。
随着深度学习等先进技术的应用，我们可以期待更精确、更智能的情感识别系统出现。
这些系统将能够更好地适应个体差异，甚至能够实时监测和响应用户的情感变化。
这将为心理健康监测、客户服务优化等领域带来革命性的变革。
综上所述，基于语音和文本的双模态情感识别技术是一项令人兴奋的进步，它为我们提供了一种全新的视角来理解和互动人类的情感世界。
尽管面临挑战，但随着技术的不断进步和应用的拓展，我们有理由相信，这一领域将迎来更加辉煌的未来。
自然语言处理中常见的情感识别模型(Ⅰ)
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机与人类语言之间的交互和理解。
在NLP的研究和应用中，情感识别模型是一个非常重要的部分。
情感识别模型可以帮助计算机理解和分析人类语言中的情感色彩，对于舆情监控、社交媒体分析、智能客服等应用具有重要意义。
一、基于情感词典的情感识别模型基于情感词典的情感识别模型是情感分析领域的传统方法之一。
这种方法通过构建情感词典，将文本中的情感词进行情感极性的判断，然后根据情感词的权重来计算整个文本的情感倾向。
这种方法的优点是简单直观，易于实现和解释，但是由于情感词典的质量和覆盖范围会对模型的效果产生较大影响，因此在实际应用中需要不断完善和更新情感词典，以提高情感识别的准确性和鲁棒性。
二、基于机器学习的情感识别模型随着机器学习技术的发展，基于机器学习的情感识别模型逐渐成为主流。
这种方法通过训练大量标注好的文本数据，利用各种机器学习算法（如支持向量机、决策树、神经网络等）来构建情感分类器。
相比于基于情感词典的方法，基于机器学习的模型可以更好地捕捉文本中的语境信息，提高情感识别的准确性和泛化能力。
但是，这种方法需要大量的标注数据和模型训练时间，且对特征工程和模型调参有较高的要求。
三、基于深度学习的情感识别模型近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的情感识别模型也逐渐受到关注。
深度学习模型（如循环神经网络、长短时记忆网络、Transformer等）可以有效地建模文本数据中的长距离依赖关系和语义信息，从而在情感识别任务上取得更好的效果。
与传统的机器学习方法相比，深度学习模型可以自动学习到更加抽象和高级的特征表示，不需要手工设计特征，因此在情感识别任务上具有更大的潜力和优势。
四、多模态情感识别模型除了文本数据外，现实世界中的情感信息还可以来自于图像、音频、视频等多种模态。
因此，在一些应用场景中，研究者开始探索多模态情感识别模型，即利用多种数据源共同进行情感识别。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究多模态数据融合与情感识别技术在当今社会中起着越来越重要的作用。
随着互联网和社交媒体的普及，人们在日常生活中产生的数据变得越来越多样化和丰富化。
这些数据包括文本、语音、图像和视频等多种形式的内容。
为了更好地理解人类情感和行为，多模态数据融合与情感识别技术应运而生。
多模态数据融合与情感识别技术主要是通过将不同形式的数据整合在一起，从而获得更全面、准确的情感信息。
深度学习作为一种强大的人工智能算法，为多模态数据融合与情感识别技术提供了有力的支持。
首先，多模态数据融合是将来自不同模态的数据信息进行有效组合，形成更加全面和准确的情感识别结果。
例如，我们可以将文本、语音、图像和视频等数据进行融合，从而更全面地捕捉到人类的情感表达。
基于深度学习的多模态融合方法通常包括两个步骤：特征提取和特征融合。
在特征提取阶段，深度学习模型可以自动学习到数据中潜在的情感特征。
而在特征融合阶段，深度学习模型可以将提取出的特征进行融合，得到更全面的情感识别结果。
其次，情感识别是一项关键的任务，它可以帮助我们更好地理解人类情感和行为。
基于深度学习的情感识别方法通常采用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等模型。
这些模型可以自动学习到数据中的情感信息，并准确地判断出人类的情感状态。
此外，深度学习模型还可以通过迁移学习的方法，将在其他任务上训练得到的知识迁移到情感识别任务中，从而提高情感识别的准确性和稳定性。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术在许多领域具有广泛的应用前景。
首先，在社交媒体分析中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解用户在社交网络上的情感表达。
这对于电商平台和广告公司等进行用户行为分析和用户情感分析至关重要。
其次，在医疗领域，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助医生和医学研究人员更好地理解患者的情感状态，并提供个性化的医疗服务。
此外，在智能交通系统中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解驾驶员的情感状态，从而提高交通安全性和驾驶体验。
多模态融合的情感识别研究
多模态融合的情感识别研究
情感是人们在沟通交流的过程中传递的重要信息，情感状态的变化影响着人们的感知和决策。
情感识别是模式识别的重要研究领域，它将情感维度引入人机交互。
情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等，情感识别本质上是一个多模态融合的问题。
提出一种多模态融合的情感识别算法，从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征，基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。
建立面部表情图像的主动外观模型，实现面部特征点的定位和跟踪；根据面部特征点的位移，计算面部动画参数作为表情特征。
对语音信号作时域、和频域分析，提取各帧的短时平均能量、基音频率和共振峰作为语音特征。
利用提取的表情和语音特征，采用Viterbi算法训练各种表情和语音情感的隐马尔可夫模型；利用特征向量关于各隐马尔可夫模型的条件概率，采用反向传播学习算法训练多层感知器。
实验结果表明，融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。
提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息，相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升，相比于表情模态的识别结果也有一定改进，是一种可以采用的情感识别算法。
融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析
融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析引言情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，旨在从文本中识别和理解情感色彩。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的情感分析方法也受到了广泛关注。
自注意力机制和双向长短时记忆网络（BLSTM）在情感分析中得到了广泛的应用，并取得了显著的效果。
本文将介绍一种融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型，并对其进行详细说明和分析。
一、自注意力机制自注意力机制是一种重要的注意力机制，其主要思想是利用输入的信息来自适应地计算每个位置的权重，从而实现对输入序列的建模。
在情感分析中，自注意力机制可以帮助模型更好地捕捉文本中不同部分之间的关系，从而提高情感分析的效果。
具体而言，自注意力机制可以根据输入的文本自适应地学习每个词的重要程度，从而更好地表达文本中的情感色彩。
二、双向长短时记忆网络（BLSTM）长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，其能够有效地处理文本序列的长期依赖关系，并在情感分析中取得了良好的效果。
双向长短时记忆网络（BLSTM）是LSTM 的一种扩展形式，其可以同时捕捉输入序列的正向和反向信息，从而更好地理解文本中的语义和情感信息。
三、融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型在本文中，我们提出了一种融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型。
具体来说，我们首先利用自注意力机制来对输入文本进行特征提取，从而学习文本中不同部分之间的关系。
然后，我们将提取的特征送入BLSTM网络中，以捕捉文本序列的长期依赖关系。
在此基础上，我们引入情感符号作为辅助信息，以提高模型对情感色彩的感知能力。
我们利用全连接层对BLSTM网络输出的特征进行情感分类，从而实现情感分析的目的。
四、实验设计为了验证提出的融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型的有效性，我们进行了一系列的实验。
具体来说，我们选择了多个常用的情感分类数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集。
基于皮肤电信号与文本信息的双模态情感识别系统
基于皮肤电信号与文本信息的双模态情感识别系统张力行;叶宁;黄海平;王汝传【摘要】人机交互离不开情感识别,目前无论是单模态的情感识别还是多生理参数融合的情感识别都存在识别率低,鲁棒性差的问题.为了克服上述问题,故提出一种基于两种不同类型信号的融合情感识别系统,即生理参数皮肤电信号和文本信息融合的双模态情感识别系统.首先通过采集与分析相应情感皮肤电信号特征参数和文本信息的情感关键词特征参数并对其进行优化,分别设计人工神经网络算法和高斯混合模型算法作为单个模态的情感分类器,最后利用改进的高斯混合模型对判决层进行加权融合.实验结果表明,该种融合系统比单模态和多生理参数融合的多模态情感识别精度都要高.所以,依据皮肤电信号和文本信息这两种不同类型的情感特征可以构建出识别率高,鲁棒性好的情感识别系统.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2018(027)011【总页数】6页(P103-108)【关键词】皮肤电信号;文本识别;特征提取;情感识别;加权融合【作者】张力行;叶宁;黄海平;王汝传【作者单位】南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,南京210023;南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,南京 210023;南京邮电大学江苏省无线传感网高技术重点实验室,南京 210023;南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,南京 210023;南京邮电大学江苏省无线传感网高技术重点实验室,南京 210023;南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,南京 210023;南京邮电大学江苏省无线传感网高技术重点实验室,南京 210023【正文语种】中文情感计算不仅要让现在的计算机拥有智力能力,还要让它具备一定的情感交互能力,这样有利于人们与计算机有更好的交流.要实现情感计算首要问题是情感识别,情感识别直接影响着能否实现情感计算[1].皮肤电信号作为生理参数只受自主神经系统和内分泌系统的分配,而且它相比其他生理参数更易于采集.但是它的缺陷也同样明显,如信号弱,抗干扰能力差等.文本信息作为人类最常用的交流手段之一,其本身蕴藏着丰富的信息资源,但是文本信息的情感识别也存在着很多缺陷,如主观性强等.所以这两种单模态的情感识别系统显然不能保证情感识别系统的准确性.但是将这两类不同类型信号的模态融合互补了单模态情感识别的缺陷,提高了分类器的识别准确度.它的优势在于,当一个通道的特征或识别过程受到影响或者缺失时,另一个通道能很好的进行补足,这样识别系统就会有很好的准确性和鲁棒性.2004年,Kim等人将多生理参数进行融合,他们使用音频和视频作为实验素材釆集被试的心电信号、脉搏信号、皮肤温度和皮肤电导信号,进行情感识别研究,识别率达到了78.4%[2].2004年东京大学的Wang等[3]使用生理信号的传感器和动画文本实现在线交流情感.2006年,Lee等人[4]融合心电信号和皮肤电信号这两类生理参数识别人类情感,情感识别率达到80.2%.2017年陈鹏展等人[5]通过融合语音信号与文本信息这两类信号也提高了识别率.本文以皮肤电信号和文本信号这两类不同类型的信号为基础[6],提出了它们各自的特征情感分析和融合算法[7].并对各自的识别结果进行加权融合,构建双模态分类器.并对融合之后的识别率与单模态情况下的识别率和Kim,Lee等人利用多生理参数融合识别情感进行了比较.实验结果表明不同类型的双模态情感识别系统具有更高的识别率.1 特征提取1.1 皮肤电信号的特征提取与数据处理由于皮肤电信号比较微弱,易受到机器干扰,肌电干扰,电磁干扰等的影响,所以要对采集的皮肤电信号去噪处理.本文采用小波变换进行去噪处理[8].小波变化有其特有的优势,它在低频部分和高频部分对与频率分辨率和时间分辨率所展现出来的处理效果完全不同,前者具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,而后者具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率.因此小波变换对于信号的自适应性非常强,尤其适用于生理信号[9]的分析.信号连续小波变换的定义如下:其中,为小波变换系数,为尺度因子,为平移因子,为小波母函数,它经过拉伸和移位之后得到小波基函数连续小波变换存在逆变换的条件是存在容许条件,容许条件公式:连续小波变换的逆变换公式为:但是在实际应用中,我们通常要将连续小波变换化为离散小波变换,主要是为了方便计算机进行分析、处理.通过对小波基函数中的进行幂级数离散化,对进行离散取值,即可得到:则离散小波变换为:对信号进行小波变换离散化实质上就是对信号分解,可以得到信号的低频分量和信号的高频分量.其中可以继续小波分解为低频信号和高频信号.本文采用了wdencmp函数实现信号去噪.去噪前后的信号如图1和图2所示.图1 原始皮肤电信号图图2 去噪后皮肤电信号图在对信号处理之后,删去无效数据,留下有效数据.参照德国 Augsburg 大学[10]特征提取的方法,提取了信号的时域和频域中最能代表皮肤电信号变化的统计值作为情感识别研究的原始特征.在时域中,提取了皮肤电信号的: 平均值,中位数,标准差,最大值,最小值,最小值比率,最大值比率,最大最小差值,一阶差分的均值,一阶差分的中位数,一阶差分的标准差,一阶差分的最大值,一阶差分的最小值,一阶差分的最小值比率,一阶差分的最大值比率,二阶差分的均值,二阶差分的中位数,二阶差分的标准差,二阶差分的最大值,二阶差分的最小值,二阶差分的最小值比率,二阶差分的最大值比率22个时域特征.信号的一阶差分检测局部极值点,二阶差分检测局部拐点.为了提取皮肤电信号的频域特征,先对皮肤电信号进行离散傅里叶变换,然后计算频率均值、中值、标准差、最大值、最小值、最大最小差值,得到6个频域特征.根据公式提取的28的个统计特征的特征值的取值范围处在不同的数量级,为了方便后续处理,所以对他们进行归一化处理,使各特征值的取值范围在(0 ，1)之间.在提取特征过程中涉及到的主要计算公式如下:(1)均值(2) 标准差(3) 归一化(4) 一阶差分(5) 一阶差分的绝对值均值(6) 二阶差分(7) 二阶差分绝对值(8) 最小值比率(9) 最大值比率在以上各式中N 表示采集的信号的总个数,Xn表示第n次采集的信号,Min表示采集信号的最小值,Max表示采集信号的最大值.1.2 文本信息的特征提取文本信息的特征提取主要是对文本进行语法和语义的分析,通过对语句的拆分、去除冗余信息、去除停当词、分词、标注词性等提取出表达文本情感倾向性的情感词.采用大连理工大学信息检索研究室的情感词汇本体库[11]来完成上述句子分词工作.即把一个完整的句子拆分成了若干个单独的情感词.采用布隆过滤器去除掉所有文本的停用词,以减少文本特征向量的维度和不必要的运算量.特征提取采用信息增益[12],名词的值定义为:式中,p (Ak)表示Ak类出现的概率表示名词出现在训练样本集和不出现样本训练集的概率.表示在名词出现和不出现时出现类的概率.值越高,对句子情感的判别帮助越大.2 分类器模型创建2.1 单通道皮肤电情感识别模型单通道皮肤电情感识别模型创建思想是: 对原始信号进行小波去噪处理之后留下有效数据进行特征选择,以最少的特征个数和最高的识别率来识别情感.再通过创建训练样本与测试样本,利用人工神经网络算法[13]对情感进行分类,获得皮肤电情感识别结果.基于单通道的皮肤电信号模型分类器的识别框图如图3所示.图3 皮肤电情感识别图2.2 单通道文本情感识别模型文本情感识别模型的主要思想是通过大连理工大学信息检索研究室提供的中文情感词库对句子中的情感关键词进行匹配判断.通过对文本内容进行预处理、特征提取和向量转化,然后通过高斯混合模型分类器进行情感状态的分类识别.基于单通道文本分类器识别框图如图4所示.2.3 双模态融合识别模型本文对两种单模态分类器分别采用了人工神经网络算法和高斯混合模型算法来进行4种情感识别.即高兴、悲伤、愤怒、平静.识别完成后再利用改进的高斯混合模型进行判决层融合[14].高斯混合模型是个成员密度的加权和,公式如下:图4 文本情感识别图式中,为第t个维随机向量;为成员密度,为第i个单高斯分布的权值,且每个成员密度均为单高斯分布函数,它是维变量的关于均值矢量为,协方差矩阵为的函数,即:完整的高斯混合分布密度公式如下:其中,GMM模型的参数估计采用EM算法迭代完成,使得GMM表示的样本分布概率最佳.由于单通道在工作时都会存在一定干扰,当文本信息分类器受到噪声干扰,那么他的性能就会下降; 皮肤电信号受到仪器采集的影响,如抖动,碰撞或者仪器本身受到的基线漂移干扰,此时性能都会有所下降.此时就要考虑在融合前各个子分类器的置信度,所以本文采取自适应加权融合算法让两个通道信息进更新和融合.各分类器加权系数[15]根据其对当前样本可靠性进行动态调整,置信度高的分类器所占权重更高,算法以自适应的方式找到每个分类器的最优加权因子,利用得到的加权因子实现双模态数据融合,获得最终的分类结果.两个子分类器给出的情感类的GMM似然度记为P (z|λk),这里我们假设待测样本为,代表四种情感类别,取值1–4.不同情感类别得出的最大似然度直接决该分类器的置信区间.子分类器的融合权值公式如下:子分类器的分类结果公式如下:子分类器的判决置信度的高低与样本所处概率分布模型的非重叠区域有关,似然值越分散,判决置信度越高,性能越好.最后通过对计算出来的两个子分类器的判决进行加权融合,加权融合公式如下:式中,Y 为融合之后的最终结果,An为子分类器结果.双模态混合模型识别框图如图5所示.图5 双模态情感识别图3 实验结果分析实验中采用高斯混合模型作为融合算法,通过4种类别的训练样本集和测试样本集完成对两个单模态和一个多模态分类器实验,4种类别包括高兴、悲伤、愤怒、平静.每个训练样本集包括每种情感的150条皮肤电样本与150条文本信息样本,每个测试样本各含50条样本.通过对三种模态,即两个单模态和一个融合模态的实验之后,图6显示了三个不同模型产生的实验结果.实验表明,融合之后的情感识别模型对每类情感识别精度明显提高.平均识别率也由单模态的70%,80%提高到双模态融合后的90%.图6 3种方法识别率对比图而对比于多生理参数融合,2004年,Kim等人对多生理参数进行融合,他们使用音频和视频作为实验素材釆集被试的心电信号、脉搏信号、皮肤温度和皮肤电导信号,进行情感识别研究,识别率达到了78.4%.2006年,Lee等人融合心电信号和皮肤电信号这两类生理参数识别人类情感,识别率达到了80.2%.实验结果表明,两种不同类型信号模态融合的情感识别,不仅可以提高各自单模态的情感识别率,而且较之于多模态生理参数的融合情感识别率也大幅度提高.表1显示采取双模态情感识别系统之后对四类情感的误判率只有6%,10%,8%,14%.比较于单模态的情感识别率有了大大的提高.表1 双模态融合算法识别率(单位: %)分类生气高兴平静悲伤生气 94 6 0 0高兴2 90 0 8平静 0 2 92 6悲伤 4 2 8 864 结论与展望本文采用加权融合的方式将皮肤电信号识别情感与文本信息识别情感的结果进行融合,与仅利用皮肤电信号识别情感和仅利用文本信息识别情感进行了比较,结果表明无论是识别率还是识别精度和鲁棒性都得到了大幅提高.本文为当前单纯的利用一种方式识别情感提供了一种新的思路,实验也证明是确实可行的.目前的情感识别研究要么采取的是单通道情感识别,要么采取的是多生理信号的融合或同一类型不同特征的融合,而本文将生理信号与文本信息两种不同类型的信号进行加权融合,通过对这两种不同来源数据的分类结果再次融合,实现了不同类型信号情感的双模态识别系统的研究.通过对单模态皮肤电信号、文本信息的分类实验以及双模态融合后的情感识别实验,实验结果表明,相比于一般的单模态和多生理信号融合的情感识别,该种模式系统识别率更高,鲁棒性更强.参考文献【相关文献】1 Vinciarelli A,Pantic M,Bourlard H.Social signal processing: Survey of an emerging domain.Image and Vision Computing,2009,27(12): 1743–1759.[doi:10.1016/j.imavis.2008.11.007]2 Kim KH,Bang SW,Kim SR.Emotion recognition system using short-term monitoring of physiological signals.Medical and Biological Engineering and Computing,2004,42(3): 419–427.[doi: 10.1007/BF02344719]3 Wang H,Prendinger H,Igarashi municating emotions in online chat using physiological sensors and animated text.Conference on Human Factors in Computing Systems.Vienna,Austria.20044 Lee CK,Yoo SK,Park YJ,et ing neural network to recognize human emotions from heart rate variability and skin resistance.Proceedings of 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference.Shanghai,China.2006.5523–5525.5 陈鹏展,张欣,徐芳萍.基于语音信号与文本信息的双模态情感识别.华东交通大学学报,2017,34(2): 100–104.6 曹梦思.基于脑电信号的中文情感词的情感识别[硕士学位论文].北京: 北京邮电大学,2012.7 付丽琴,毛峡,陈立江.基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别.计算机应用,2009,29(2): 381–385.8 Li CW,Zheng CX,Tai CF.Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms.IEEE Transactions on Biomedical Engineering,1995,42(1): 21–28.9 Alfaouri M,Daqrouq K.ECG signal denoising by wavelet transform thresholding.American Journal of Applied Sciences,2008,5(3): 276–281.[doi: 10.3844/ajassp.2008.276.281]10 Kim J,André E.Emotion recognition using physiological and speech signal in short-term observati on.In: André E,Dybkjær L,Minker W,et al.,eds.Perception and Interactive Technologies.Berlin,Heidelberg.Springer.2006.53–64.11 徐琳宏,林鸿飞,潘宇,等.情感词汇本体的构造.情报学报 ,2008,27(2): 180–185.[doi:10.3969/j.issn.1000-0135.2008.02.004]12 申红,吕宝粮,内山将夫,等.文本分类的特征提取方法比较与改进.计算机仿真,2006,23(3): 222–224.[doi: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.03.061]13 Wang GJ,Wang ZL,Li LX.An affective model of artificial psychology [computational affection model].Proceedings of 2005 International Conference on Communications,Circuits and Systems.Hong Kong,China.2005.1061–1064.14 黄程韦,金赟,王青云,等.基于语音信号与心电信号的多模态情感识别.东南大学学报(自然科学版),2010,40(5):895–900.[doi: 10.3969/j.issn.1001-0505.2010.05.003]15 蔡莉莉.基于数据融合的语音情感分析与识别[硕士学位论文].南京: 东南大学,2005.。
多模态情感识别系统研究
多模态情感识别系统研究在现代社会中，情感识别一直是人工智能领域中的重要研究方向之一。
随着人们对情感信息的重视以及对多模态数据的广泛应用，多模态情感识别系统的研究逐渐成为学术界和工业界的热点领域。
多模态情感识别系统是指利用多种感知模态（如文本、语音、图像等）来识别和分析人类情感状态的技术。
它有着广泛的应用场景，如情感智能机器人、情感分析等。
而构建起一个有效且准确的多模态情感识别系统则需要解决诸多挑战。
首先，不同感知模态之间存在着丰富的信息关联，如何将这些信息进行有效融合是关键问题之一。
在多模态情感识别系统中，文本、语音和图像等模态之间经常相互影响，互为补充。
因此，研究者们需要针对不同模态的特点，采取适当的方法来进行信息融合。
例如，可以将多个模态的特征进行拼接，或者通过神经网络等方法进行融合，以获取更准确的情感识别结果。
其次，情感的表达方式具有多样性和多义性。
同样一句话，不同的人可能会有不同的情感理解。
因此，建立一个通用的情感识别模型是一项艰巨的任务。
为了解决这一问题，研究者们需要通过大规模的数据集和丰富的情感标注来训练模型，以提高其泛化能力和准确性。
同时，还可以考虑引入领域适应等技术，以适应不同领域的情感识别任务。
另外，情感识别系统面临的一个重要问题是情感的观测和表达的动态性。
人类的情感状态是随着时间变化的，因此，系统必须具备快速和准确地捕捉情感的变化。
为了实现这一目标，研究者们可以利用序列建模的方法，通过对时间序列数据进行建模，以捕获情感随时间变化的规律。
此外，还可以考虑结合情感轨迹预测的方法，对未来情感状态进行预测，从而实现更智能化的情感识别系统。
最后，多模态情感识别系统在实际应用中还需要考虑实时性和稳定性的要求。
在现实世界中，系统需要能够处理大规模的数据，并能够在实时情境下做出准确的情感识别。
因此，研究者们需要针对硬件和软件平台进行优化，并设计高效的算法和模型，以满足实时性和稳定性的要求。
总的来说，多模态情感识别系统的研究面临着信息融合、多样性和多义性、动态性以及实时性和稳定性等多个方面的挑战。
自然语言处理中常见的情感识别模型(Ⅲ)
自然语言处理（NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的交叉学科，旨在研究和开发能使计算机能够理解、解释、操作和生成自然语言的技术。
情感识别是自然语言处理中一个重要的课题，它涉及到计算机对人类语言中所包含的情感和情感倾向进行识别和理解。
在本文中，我们将介绍一些常见的情感识别模型，并探讨它们的特点和应用。
1. 传统机器学习模型传统的机器学习模型在情感识别中有着较为广泛的应用。
其中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的情感识别模型。
它通过寻找一个最优的超平面来对文本进行分类，从而实现情感倾向的识别。
另外，朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）也常被用于情感识别任务。
它基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，能够快速有效地对文本进行分类。
此外，决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）等模型也常被用于情感识别任务。
2. 深度学习模型近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习模型在情感识别中的应用也逐渐增多。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种常见的深度学习模型，它能够有效地捕捉文本中的时序信息，从而实现对文本情感的识别。
另外，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）等模型也常被用于情感识别任务。
这些模型在处理长文本和短文本情感识别任务中均表现出了较好的性能。
3. 融合模型除了单一模型外，融合模型在情感识别中也有着重要的作用。
融合模型通过将多种情感识别模型进行有效地结合，能够充分挖掘不同模型的优势，从而提高情感识别的准确率和鲁棒性。
例如，将传统机器学习模型与深度学习模型进行融合，能够同时兼顾特征工程和特征学习的优势，提高情感识别的效果。
另外，将文本特征与其他类型特征（如图像特征、声音特征）进行融合，也能够提高情感识别的准确率。
多模态情感识别
多模态情感识别第一章：引言多模态情感识别是一门研究人们通过语音、文字、图像、动作等多种模态来识别情感的领域。
随着人工智能和机器学习技术的发展，多模态情感识别在社交媒体分析、智能客服、智能辅助等领域得到了广泛应用。
本文将对多模态情感识别的原理、应用和挑战进行探讨，并在最后给出未来研究的展望。
第二章：多模态情感识别原理2.1 情感识别定义情感识别是指通过分析人们的语音、面部表情、动作、文字等信息来判断其所表达的情感状态。
情感识别通常可以分为基于单模态（如语音、图像）和多模态（如语音+图像）的方法。
2.2 单模态情感识别方法2.2.1 语音情感识别语音情感识别利用音频数据中的声音特征来识别人们所表达的情感状态。
常用的方法包括MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）特征提取和分类器（如SVM和深度学习模型）训练。
2.2.2 图像情感识别图像情感识别通过分析人们的面部表情来判断其情感状态。
常用的方法包括人脸检测和表情分类。
人脸检测利用计算机视觉技术来检测图像中的人脸区域，而表情分类则通过训练分类器来判断人脸表情所对应的情感。
2.3 多模态情感识别方法2.3.1 特征融合方法特征融合方法将来自不同模态的特征进行融合，得到一个综合的特征表示。
常用的融合方法包括加权融合、级联融合和深度融合。
2.3.2 路径融合方法路径融合方法是在网络结构的设计上进行融合，通过多个模态的网络路径来学习不同的特征表示。
常用的融合方法包括并行路径和串行路径。
第三章：多模态情感识别应用3.1 社交媒体分析社交媒体中用户所发布的信息包含丰富的情感表达，利用多模态情感识别可以帮助分析用户的情感倾向，从而更好地理解用户需求，提供个性化的服务。
3.2 智能客服多模态情感识别可以用于智能客服系统中，帮助判断用户的情感状态，从而及时调整回复策略和提供更好的解决方案。
3.3 智能辅助多模态情感识别可以应用于智能辅助设备中，如情感表达机器人、情感驱动游戏等，帮助人们更好地与机器进行情感交流，提供更加人性化的体验。
多模态情感识别与情绪分析
多模态情感识别与情绪分析随着人工智能技术的不断发展，多模态情感识别与情绪分析成为了一个备受关注的研究领域。
人类的情感和情绪是一种复杂而丰富的心理体验，能够影响我们的思维、行为和决策。
因此，理解人类的情感和情绪对于设计智能系统、提供个性化服务以及改善用户体验具有重要意义。
多模态指的是利用多个感知通道（如视觉、听觉、语言等）来获取信息，并结合这些信息来识别和分析人类的情感和情绪。
传统上，研究人员主要关注于利用单一模态（如文本）进行情感分析。
然而，单一模态往往无法全面捕捉到人类的复杂心理状态。
因此，利用多个模态进行合成性分析成为了一个热门领域。
在视觉领域中，面部表达是一个重要指标来推断一个人当前所处的心理状态。
通过计算机视觉技术可以提取面部表达中包含的丰富信息，并将其与特定表达对应到特定心理状态上。
例如，通过检测人脸的微表情和肌肉运动，可以识别出人的愤怒、快乐、悲伤等情绪。
此外，眼动追踪技术也可以用来研究人类的情感和情绪。
研究表明，眼动模式与认知过程和心理状态之间存在密切关系。
通过追踪眼球运动，可以获取到人类在观看特定刺激时的注意力分布和注意力变化模式，从而推断出其情感状态。
在听觉领域中，语音信号也是一种重要的信息来源来推断一个人的心理状态。
语音中包含了丰富的声音特征，如语速、音高、声调等可以用来分析一个人是快乐还是悲伤、愤怒还是平静等。
通过语音信号处理技术可以提取这些特征，并利用机器学习算法对其进行分类和识别。
此外，在自然语言处理领域中，文本也是一种重要的信息来源进行情感分析。
通过分析文本中包含的词汇、句法结构以及上下文信息等可以推断出一个人表达的情感和情绪状态。
多模态情感识别与情绪分析面临着一些挑战。
首先，不同模态之间的数据融合是一个复杂的问题。
如何将来自不同模态的信息进行有效的整合，以提取出更准确、更全面的情感和情绪信息是一个需要解决的问题。
其次，情感和情绪是一个主观体验，不同人可能对同一刺激产生不同的反应。
多模态情感识别技术研究
多模态情感识别技术研究随着人工智能和计算机视觉技术的迅速发展，多模态情感识别技术成为近年来研究的一个热门领域。
多模态情感识别技术可以通过结合语言、声音和图像等多个感知模态，准确地识别出人类的情感状态。
这项技术对于改善人机交互、智能客服、教育辅助等方面都具有重要的应用前景。
多模态情感识别技术主要包含情感分类和情感回归两个方面。
情感分类是将情感状态划分为预先定义好的几类，例如高兴、伤心、愤怒等，而情感回归则是对情感状态进行连续值的回归预测。
在实际应用中，这两种方法可以根据需求进行选择。
在语音和音频方面，情感识别的特征主要包括声音的基频、音调、节奏和能量等。
通过对声音信号进行分析和处理，可以提取出与情感状态相关的特征。
例如，高兴的声音通常具有较高的基频和节奏，而愤怒的声音则具有较大的能量和较低的音调。
通过分析这些特征，并将其与预先训练好的情感模型进行比对，就可以准确地判断出说话人的情感状态。
在图像和视频方面，情感识别的特征主要包括面部表情、眼神、姿势和动作等。
人脸识别技术可以通过分析面部表情中的微表情和肌肉活动，判断出人的情感状态。
例如，嘴角上扬的微笑通常代表高兴，眉头紧锁和皱纹出现则表示愤怒或担忧。
此外，眼神的方向和瞳孔的大小变化也可以反映出人的情感状态。
姿势和动作方面，例如身体的摇晃和手的挥舞等也会对情感识别有所帮助。
当多个感知模态结合使用时，可以进一步提高情感识别的准确度。
例如，结合语音和图像信息，可以通过分析说话人的面部表情和声音特征，对情感状态进行更准确的判断。
此外，还可以结合其他感知模态如心率和皮肤电反应等生理信号进行情感识别。
例如，通过分析心率的变化和皮肤电反应的强度，可以判断出人的紧张度和兴奋度。
多模态情感识别技术在实际应用中有着广泛的可行性。
在智能客服领域，多模态情感识别技术可以帮助机器人或虚拟助手更好地理解用户的情感态度，从而更准确地回答问题或提供帮助。
在教育辅助领域，多模态情感识别技术可以帮助教育者更好地了解学生的情感反应，从而个性化地进行教学和评估。
多模态情感识别技术研究
多模态情感识别技术研究随着人工智能领域的不断发展，多模态情感识别技术逐渐成为热门话题。
多模态情感识别技术是指通过同时解析多种感知模态数据（例如音频、视觉、语言等）来识别人类情感状态和认知过程的技术。
本文将对多模态情感识别技术的相关研究及应用做一探讨。
一、背景介绍人类在生活中会表达出不同的情感，如愤怒、快乐、焦虑等等。
而情感识别就是用来分析、识别和理解这些情感的过程。
传统的情感识别方法主要是基于单一模态数据的分析，如文字、语音等，然而这些方法不能充分反映出人类情感的复杂性和多样性。
随着多模态技术的进步，多模态情感识别技术应运而生。
多模态情感识别技术主要包括声音、图像、文字和生理数据等多种数据的分析。
由于每种数据有其独特的特点，同时也存在相互关联的信息，因此结合不同数据的分析能够实现更高的情感识别准确率。
例如，一个人在观看电影时，可能会对情感有视觉感知、听觉感知和生理反应等多方面的体验，这些都可能被用来进行情感识别。
二、技术研究多模态情感识别技术的研究在多个领域得到广泛关注。
其中，基于声音和视觉数据的多模态情感识别技术是应用较多的方向之一。
多项研究表明，通过视频中人脸表情和语音特征的联合分析能够实现更高的情感识别准确率。
除了声音和视觉数据，文本数据也被广泛用于多模态情感识别。
通过对许多用户在社交媒体上发布的文本进行分析，可以提取一些特征来表征情感状态。
例如，在英文中，使用词语的情感情境的意义与情感相关性进行映射，从而进行情感分类分析等等。
三、应用场景多模态情感识别技术在许多领域都有着广泛的应用。
以下就几个主要的应用场景做简单介绍。
1、娱乐与广告多模态情感识别技术在电影、游戏、广告等娱乐产业中得到广泛应用。
利用此技术，可以更好地理解消费者的情感需求，从而设计更具吸引力的产品或广告。
同时，多模态情感识别技术也可以在游戏中应用，例如智能推荐、以及根据玩家的情感状态来动态调整游戏难度等。
2、教育和健康多模态情感识别技术也在教育和健康领域有着重要的应用。
多模态情感识别研究方法
多模态情感识别研究方法多模态情感识别是一种新兴的研究领域，涉及到多个学科，如人工智能、心理学、语言学等。
本文将介绍多模态情感识别的研究方法，并探讨如何创建评分最高的内容。
一、多模态情感识别的研究方法1. 数据采集和预处理数据采集是多模态情感识别的第一步。
通常需要采集不同模态的数据，如图像、音频、视频、文本等。
数据采集后，需要对数据进行预处理，如数据清洗、数据增强、数据归一化等。
2. 模型设计和优化模型设计和优化是多模态情感识别的关键步骤。
通常需要采用深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。
同时，需要对模型进行调参和优化，以提高模型的性能和准确度。
3. 数据标注和评估数据标注和评估是多模态情感识别的重要步骤。
通常需要采用手动标注或自动标注方法。
手动标注方法成本高、效率低，但能够提高标注的准确度;自动标注方法成本低、效率高，但标注的准确度相对较低。
因此，需要根据实际情况选择不同的标注方法。
二、创建评分最高的内容1. 确定评分标准在创建评分最高的内容之前，需要确定评分标准。
评分标准应该明确、客观、可量化，以便评判内容的质量。
例如，可以根据不同的模态，如图像、音频、视频等，确定不同的评分标准。
2. 收集和整理数据为了创建评分最高的内容，需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以来源于不同的模态，如图像、音频、视频等。
收集数据时，需要注意数据的质量和可靠性，以确保数据的准确性和代表性。
3. 分析数据和评估内容分析数据和评估内容是创建评分最高的内容的关键环节。
分析数据可以帮助了解内容的质量和特点，为评估内容提供依据。
评估内容可以帮助确定内容的质量和等级，为内容的创作提供指导。
多模态情感识别是一种新兴的研究领域，涉及到多个学科，如人工智能、心理学、语言学等。
本文介绍了多模态情感识别的研究方法，包括数据采集和预处理、模型设计和优化、数据标注和评估等。
同时，还介绍了如何创建评分最高的内容，包括确定评分标准、收集和整理数据、分析数据和评估内容等。
大数据网络平台的双模态情绪识别方法
大数据网络平台的双模态情绪识别方法李敬伟;马同伟【摘要】为提高移动用户体验,适应不断增加的个性化服务,提出一种能够识别用户情绪和行为模式的基础设施.双模态情绪识别方法用于对视频和音频数据的特征提取,最终决策取决于分类后的融合得分;为处理大量音频和视频数据,采用情感数据库的常规处理和Hadoop的分布式多媒体处理.在3个公开的音视频数据库eNTERFACE、Kanade-Cohn和Berlm上的实验结果验证了提出系统的有效性,采用双模态的平均精确度达92.9％,其性能随着节点数量的增加而增强,随着总文件大小的增加,性能增加愈加明显.%To improve the experience of the mobile user and to adapt to the increasing personalized service,an infrastructure that can identify the user emotional and behavioral patterns was proposed.Emotion recognition method of dual modal was used to extract features of video and audio data,and the final decision depended on the fusion score after classification.To deal with big data of audio and video emotions,the conventional processing of emotional database and Hadoop distributed multimedia processing were adopted.The effectiveness of the proposed system is verified by the experimental results on three open audio-video databases Berlin,Kanade-Cohn and eNTERFACE.The average precision of the two modes is 92.9％.The performance of the proposed system increases as the number of nodes increases,and with the increment of the total file size,the performance incre ment is more obvious.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)011【总页数】7页(P3001-3006,3017)【关键词】大数据;情绪识别;双模态;混合分类器;用户情绪【作者】李敬伟;马同伟【作者单位】河南工学院计算机科学与技术系,河南新乡453002;河南工学院计算机科学与技术系,河南新乡453002【正文语种】中文【中图分类】TP391随着计算机处理能力的提高和精密传感器的发展，多模态方法可被用于识别情绪[1-4]。
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ISSN 100020054CN 1122223 N 清华大学学报(自然科学版)J T singhua U niv (Sci &Tech ),2008年第48卷第S 1期2008,V o l .48,N o .S 119 277152719自适应权重的双模态情感识别黄力行, 辛 乐, 赵礼悦, 陶建华(中国科学院自动化所,模式识别国家重点实验室,北京100080)收稿日期:2007209210基金项目:国家自然科学基金资助项目(60575032);国家“八六三”高技术项目(2006AA 01Z 138)作者简介:黄力行(1984—),男(汉),江西,硕士研究生。
通讯联系人:陶建华,副研究员,E 2m ail :jh tao @nlp r .ia .ac .cn摘 要:情感识别是人机交互领域的重要问题之一。
语音和脸部肌肉动作信息是用于情感识别的2个最重要的模态。
该文认为,在双模态情感识别中,给不同的特征赋予不同的权值有利于充分利用双模态信息,提出了一种基于Boo sting 算法的双模态信息融合方法,它能够自适应地调整语音和人脸动作特征参数的权重,从而达到更好的识别效果。
实验表明,该方法能够更好地区分易混淆的情感状态,情感识别率达84%以上。
关键词:双模态情感识别;Boo sting 算法;自适应权重中图分类号:T P 3 文献标识码:A 文章编号:100020054(2008)S 120715205B i m oda l em otion recogn ition ba sed on adaptive we ightsHUANG L ixing ,XI N Le ,ZHAO L iyue ,TAO J ia nhua(Na tiona l Labora tory of Pa ttern Recogn ition ,I n stitute of Auto mation ,Ch i nese Acade m y of Sc iences ,Be ij i ng 100080,Ch i na )Abstract :Emo ti on recogn iti on is one of the mo st i m po rtant issues in hum an 2computer in teracti on s (HC I ).T h is paper describes a bi m odal emo ti on recogniti on app roach using a boo sting 2based fram ewo rk to au tom atically deter m ine the adap tive w eigh ts fo r audi o and visual featu res .T he system dynam ically balances the i m po rtance of the audi o and visual features at the feature level to ob tain better perfo rm ance .T he track ing accu racy of the facial featu re po ints is based on the traditi onal KL T algo rithm in tegrated w ith the po int distribu ti on model (PDM )to gu ide analysis of the defo r m ati on of facial features .Experi m ents show the validity and effectiveness of the m ethod,w ith a recogniti on rate over 84%.Key words :b i m odal emo ti on recogniti on;boo sting;adap tive w eigh ts 近年来,情感识别的研究工作[1-9]在人机交互领域中已经成为一个热点。
过去很多的工作都是集中在如何通过单模态的信息[5,10-13],如语音或者人脸表情,得到当前对象的情感状态。
仅仅通过单模态信息来识别情感有很多的局限性,因为人类是通过多模态的方式表达情感信息的。
最近,基于多模态,尤其是基于语音和人脸表情双模态的情感识别技术得到了很大的发展。
目前,融合多模态信息的方法主要有2种:决策层的融合和特征层的融合。
决策层的融合技术是先把各个模态的信息提取出来,输入相应的分类器得到单模态识别结果,然后用规则的方法将单模态的结果综合起来,得到最终的识别结果;特征层的融合方法则是将各个模态的信息提取出来,将这些信息组成一个统一的特征向量,然后再输入到分类器中,得到最终的识别结果。
这2种方法各有优缺点。
决策层的融合技术考虑了不同模态对于情感识别重要性的不同,如文[6]认为,在识别不同情感的时候,语音和人脸表情的重要性不同,因此他们通过主观感知实验给语音和人脸表情信息赋予不同的权重。
但是这种通过主观感知实验得到的权重能否应用到其他的情况下是值得怀疑的。
特征层的融合技术更接近人类识别情感的过程,能更好地利用统计机器学习的技术。
文[7]将语音和人脸表情的信息综合成一个特征向量,并使用支持向量机进行分类,得到最终的识别结果。
但是这种方法没有考虑到识别不同情感时,不同模态重要性的不同,因此这种方法不能最大程度地发挥双模态融合的优势。
为了能将决策层和特征层融合的优点结合起来,本文提出了一种基于boo sting 的双模态融合方法。
语音和人脸表情信息首先被融合到一个统一的特征向量中,然后再使用以分类回归树(classificati on and regressi on trees ,CA R T )为弱分类器的强分类器,得到最终识别结果。
在训练弱分类器的过程中,通过给每一个训练样本赋予不同的权重,自动调整不同特征在双模态融合过程中的重要性。
实验表明,和以前的方法[6-7]相比,这种方法能够较好地区分易混淆的情感状态,得到更高的识别率。
1 双模态情感识别框架1.1 系统框架系统由3部分构成,如图1所示,分别是声学参数提取模块,人脸特征点参数提取模块和双模态特征向量分类模块。
该分类模块将双模态特征向量分为中性、高兴、悲伤、愤怒、害怕和惊讶6种情感,它由一系列的分类回归树模型组成,能够在训练的过程中调整各个参数的重要性,从而获得更好的识别结果。
图1 双模态情感识别框架1.2 语音参数提取自动语音切分、基频提取、短时能量计算等语音信号处理算法已经成熟。
通过对语音信号的预处理和特征提取,能够得到各种声学参数。
前人的研究表明:在众多的语音参数中,时长、基频的范围、基频的最大值最小值、基频的均值、能量的均值等都是用于情感识别的较为有效的特征。
为了强调重音的作用,文[14]又引入了基频最大值和最小值的位置、时长最大值和最小值的位置,详细分析了不同语音参数在情感识别中的重要性。
结果显示,基频的均值、基频的最大值、基频的范围、能量的均值、时长的均值和基频最小值的位置是最为重要的语音参数。
因此,本文在声学参数提取部分也使用了这些参数。
1.3 人脸参数提取人脸参数提取基于人脸特征点的跟踪。
考虑到跟踪算法的鲁棒性,这里选取的特征点都是在像素值上具有较明显梯度的点,如图2所示。
图2 人脸特征点及其几何参数根据特征点跟踪结果,本文采用了如下特征作为人脸表情参数:<1=12(Η+Χ),<2=12(Α+Β),d 1=12( p 3p 9 + p 4p 13 ),d 2= p 17p 19 .(1) 所选特征基本都位于上半脸,这是因为嘴部附近的运动很大程度上受到说话内容的影响。
2 基于Boosti ng 的识别算法通过语音参数提取和人脸参数提取模块,得到了双模态情感识别的训练数据。
假设数据集S ={(x i ,y i )}0i =1,其中:0是训练数据集的大小,x i 是双模态特征向量,y i 是情感类别。
这里考虑的情感类别数为6,分别是中性、高兴、悲伤、害怕、惊讶和生气,即y i ∈Y ={0,1,2,3,4,5}。
基于boo sting 的算法是在训练数据集上利用迭代的方法不断地产生弱分类器,然后将这些弱分类器线形的组合在一起,形成强分类器。
本文中使用的弱分类器是CA R T 模型。
图3是强分类器的构617清华大学学报(自然科学版)2008,48(S 1)成,T 是迭代的次数。
对于每一个样本x i ,它的预测的类别是k ^=arg m ax k{h t (x i ,k )},其中k ∈Y ,h t (x i ,k )表示第t 个CA R T 模型将样本x i 预测为类别k 的概率。
对于训练集中的每一个样本(x i ,y i ),可以得到2组概率h t (x i ,l 0)和h t (x i ,l 1),其中l 0≠y i ,l 1=y i 。
Boo sting 算法:1)给定M 个训练数据,分别是(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(x M ,y M ),其中y i ∈Y 。
2)初始化每个样本的权值D 1(i ,l 0,l 1)=1 (M y i Y -y i ),l 0≠y i 和l 1=y i ,0,其他.(2)其中: y i 是样本属于的类别的数目, Y -y i 是剩下的类别的数目。
对于本问题而言, y i =1, Y -y i =5,即每个样本有5个非零的权值。
3)迭代t =1,2,3,…,T 。
a )利用当前样本权值的分布训练弱分类器h t ;b )计算当前弱分类器的权重Αt ∈R ;c )更新样本的权重D i +1(i ,l 0,l 1)=D i (i ,l 0,l 1)exp {Αt [h t (x i ,l 0)-h t (x i ,l 1)] 2}Z t,(3)Z t 是归一化参数。
4)输出最后的强分类器f (x ,k )=∑Tt =1Αt h t(x ,k ). 从式(3)可以看出,对于那些在当前轮被错分的样本,即h t (x i ,l 0)<h t (x i ,l 1),它们的权重会增加,这就会使得下一轮训练的弱分类器更加关注当前被错分的样本。
弱分类器通过重采样的方式关注被错分的样本。
假设当前轮的权重分布是D t (k ,l 0,l 1),那么样本i 的权重是∑l 0,l 1D t (i ,l 0,l 1),该样本在下一轮中出现的次数为x i t +1=∑l 0,l 1Dt(i ,l 0,l 1)m inj ={1,2,…,M }∑l 0,l 1Dt(i ,l 0,l 1).(4)也就是说,那些权重增加的样本会复制自己,使之在下一轮的训练集中所占的比例增加。