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多模态情感识别_多模态融合的情感识别研究「建议收藏」
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。 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。
1.7K10编辑于 2022-06-24 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态数据的行为识别综述
多模态数据的行为识别综述. 中国图象图形学报, 27(11): 3139-3159.摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。 首先介绍了行为识别的主要过程和人类行为识别领域不同数据模态的公开数据集；然后根据数据模态分类，回顾了RGB模态、深度模态和骨骼模态下基于传统手工特征和深度学习的行为识别方法，以及多模态融合分类下RGB模态与深度模态融合的方法和其他模态融合的方法 基于不同模态的数据集分类进行不同行为识别技术的对比分析。通过类别内部和类别之间两个角度对比分析后，得出不同模态的优缺点与适用场景、手工特征法与深度学习法的区别和融合多模态的优势。 融合的具体方式及其优缺点如表 3所示。对于神经网络，不同模态的融合可以在特征提取阶段，可以将多流网络的输出汇集到单个网络中实现特征融合。融合的关键在于数据模态的选择和融合的时间。 物体遮挡、视频的像素值和帧数、交互运动以及图像的多尺寸等因素，都会极大地影响识别过程。2）尽管目前有许多模态的数据，但并非所有模态的数据都易采集。
3.5K22编辑于 2023-01-03 - 来自专栏编程学习之路
ChatGPT多模态命名实体识别
多模态命名实体识别（MNER）最近引起了广泛关注。 用户在社交媒体上生成大量非结构化内容，主要由图像和文本组成。这些帖子具有与社交媒体相关的固有特征，包括简洁和非正式的写作风格。 一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别（MNER）旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。 现有的研究主要集中在最大限度地利用相关图像信息或结合显式知识库中的外部知识。 而这种多模态融合特征可以从之前的多模态命名实体识别（MNER）模型中获得。将MNER数据集D和预定义的人工样本GG表示为： 其中，titi, pipi, yiyi分别指代文本、图像和真实标签。 上下文示例C定义如下： 为了高效实现相似示例的感知，所有的多模态融合特征可以提前计算并存储。 3. 这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。 1.
93210编辑于 2024-11-09 - 来自专栏CSDN社区搬运
ChatGPT多模态命名实体识别
多模态命名实体识别（MNER）最近引起了广泛关注。 用户在社交媒体上生成大量非结构化内容，主要由图像和文本组成。这些帖子具有与社交媒体相关的固有特征，包括简洁和非正式的写作风格。 一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别（MNER）旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。 现有的研究主要集中在最大限度地利用相关图像信息或结合显式知识库中的外部知识。 为了使ChatGPT能够完成图文多模态任务，使用了先进的多模态预训练模型将图像转换为图像说明。 而这种多模态融合特征可以从之前的多模态命名实体识别（MNER）模型中获得。 这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。
41910编辑于 2024-11-15 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】ChatGPT多模态命名实体识别
多模态命名实体识别（MNER）技术近期备受瞩目。随着社交媒体上涌现出海量由图像与文本交织而成的非结构化内容，这些帖子展现出了社交媒体特有的属性，诸如言简意赅及不拘一格的表达方式。 研究背景 社交媒体平台上的多模态命名实体识别（MNER）任务，其核心在于借助图像信息来强化文本实体的预测能力。 而这种多模态融合特征可源自前期的多模态命名实体识别（MNER）模型。 上下文示例C定义如下： C = \{(t_j, p_j, y_j) \mid j \in I\} 为了高效实现相似示例的感知，所有的多模态融合特征可以提前计算并存储。 3. 这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。 1.
46011编辑于 2025-05-22 - 来自专栏AI科技评论
Interspeech 2019 | 基于多模态对齐的语音情感识别
对于语音情感识别，当前的方法主要包括：1）直接通过语音信号特征；2）通过语音识别的文本特征；3）融合音频-文本的多模态特征。当前的方法忽视了音频和识别文本在时序空间的交互。 在本篇论文中，滴滴提出基于多模态对齐的语音情感识别的模型。在语音情感识别的公开数据集IEMOCAP取得了当前最好的性能。 基于多模态的语音情感识别的方法可以用于智能客服（如客服质检，机器人客服互动式语音应答），其中机器人客服质检主要是根据语音和识别文本对客服和用户的情绪进行分析，辅助质检，机器人客服互动式语音应答主要是根据语音和识别文本对进线用户的情绪进行分析 本文提出的多模态对齐的语音情感识别的模型，主要包括语音的编码器模块，语音识别文本的编码器模块，以及基于注意力机制的多模态融合网络模块，具体的模型结构图如上图。 在实验中，论文选择 1）直接通过语音信号特征 2）通过语音识别的文本特征 3）融合音频-文本的多模态特征这三类方法的对比，通过上图（Table 1），可以看出本论文的模型在加权精确度（WA）和非加权精确度
3.5K20发布于 2019-09-25 论文解读-对话中的多模态情感识别综述
因此，多模态情感识别（MERC）成为了提升人机交互自然性和情感理解的关键方向。其目标是通过整合文本、语音和视觉信号等不同模态的信息，准确地识别情感。 因此，近期的研究越来越多地关注对话中的多模态设置，这一领域被称为对话中的多模态情感识别（MERC）。 多模态情感识别（MER）因其在整合不同模态方面的挑战而日益受到关注，这促使了在非对话和对话场景下的研究。现有的综述聚焦于非对话型的多模态理解（MER），却忽略了对话者建模和上下文等关键要素。 图3展示了基于图的方法的最新进展。论文将它们分为传统图、超图和傅里叶图神经网络。 传统的图神经网络。早期的研究，如bc- LSTM和ICON，主要采用顺序方法。 指令调优模块通过对多模态输入进行对齐和微调，提高了模型的情感识别性能。轻量级多模态融合与适应。随着大型语言模型（LLMs）的规模不断扩大，其在情感计算中的计算成本也显著增加。
38310编辑于 2025-11-19- 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 ▊ 3. 方法 作者使用消融来确定预训练的视觉语言模型在进行预测的时候是否结合了来自两个模态的信息。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
2.5K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(3)
·交互时代（2000-2009年）：随着智能手机等电子设备的出现，人们的研究重点转向多模态识别，如语音和视频的同步、会议记录中语音和文本的转写等。 ·深度学习时代（2010-2019年）：多模态技术快速发展，这主要得益于以下3点: o算力快速发展。 o新的多模态数据集层出不穷。 o语言特征提取能力和视觉特征提取能力快速提高。 ·CoCa 模型：2022年 5月，谷歌公司发布了多模态模型CoCa。 o解决图像多模态问题有3种传统的思路，分别是使用单编码器模型、双编码器模型、编码器-解码器模型。 大模型+多模态的3种实现方法 1，以LLM 为核心，调用其他多模态组件 2023年5月，微软亚洲研究院(MSRA)联合浙江大学发布了HuggingGPT。 2023年4月，威斯康星大学麦迪逊分校等机构联合发布了多模态大模型LLaVA。LLaVA模型在视觉问答、图像描述、物体识别、多轮对话等任务中表现得极其出色。
1.2K20编辑于 2024-09-10 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Sensory TrulySecure - 多模态语音和视觉生物识别身份认证技术
在面部被具备遮挡的情况下(partially obstructed)，语音声纹识别可以提供额外的安全身份验证。 同样，在非常嘈杂的情况下，如餐厅或体育场馆现场，面部识别(facial recognition)可以提供灵活的替代方案。 开发者可以应用TrulySecure所提供的声纹和面部融合识别技术，为用户提供无缝的和无需接触的（seemless and contact free）安全认证体验。 Sensory声纹识别，面部识别，和生物识别融合算法，利用Sensory在语音处理，计算视觉和机器学习强大技术能力，为客户提供简单易用而安全性极高的身份识别服务，且无需任何特殊的硬件，仅使用设备的标准MIC 其中Convenience为声纹和面部识别融合技术方案。 以下为TrulySecure SDK规格 - ?
84210发布于 2020-07-02 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
ICPR2022多模态字幕识别比赛技术成果开放
ICPR2022多模态字幕识别比赛(Multimodal Subtitle Recognition简称MSR竞赛)，日前圆满结束了。 视频字幕和语音识别相关的问题研究，一直广受关注。本竞赛旨在推进多模态字幕识别模型研究，这类模型能够很好地辅助视频创作、视频内容推荐等应用。 02 赛道设计 本次竞赛首次提出多模态字幕识别任务，设计了三个极具特色的赛道供各参赛队伍进行选择。 赛道三：参赛者需要设计多模态字幕识别系统，预测给定视频中来自视觉或音频模态的字幕信息。通过计算预测字幕与真实标注字幕之间的cer来评测模型。 后续我们将会对业界开放基础算法框架，同时也寻求学术和工业界在该问题的先进算法和技术，携手共建更优的多模态字幕识别解决方案。
1.5K20编辑于 2022-06-08 基于多模态感知的工业安全行为识别技术突破
微小目标漏检：香烟、工具等<5px物体识别率≤60%（IEEE ICIP 2023基准测试） 2. 行为理解缺失：传统CV算法无法解析“点燃香烟”到“吸烟动作”的时空连续性 3. UCF-Crime数据集上mAP达89.7% 3. 联邦学习进化框架 三、工程落地效能 某危化基地部署验证（2024.Q1）： 系统级价值创造： - 隐患识别时效提升112倍（15分钟→8秒） - 通过ISO 45001:2018条款7.1.4技术合规验证 电力行业 - 识别安全距离入侵（<0.7m） - 绝缘手套破损检测（精度99.1%） 2. 医疗无菌环境 - 手术室手部消毒动作合规性分析 - 防护服穿着规范校验 3. 危化场所 - 防爆区域内金属碰撞检测 - 气体泄漏时的应急处置行为评估 技术演进方向 - 多传感器融合：毫米波雷达+热成像补偿视觉盲区 - 数字孪生映射：建立行为风险预测模型 - 因果推理引擎
27010编辑于 2025-07-15- 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。 多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 3. 主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。 5.多模态应用以下是多模态大模型在表情识别和效价唤醒(VA)的应用，挑战要求参与者以时间连续的方式(即每0.25秒)预测情绪维度(即唤醒和效价)我们提出的方法主要由三个模块组成:预处理和特征提取模块、损失函数和融合模块
5.7K13编辑于 2024-05-14 agent多模态学习
多模态意图识别：结合文本和视觉等多模态特征，判断用户的核心需求（如商品破损退货、设备故障报修）。 目标分解与计划生成：将复杂任务拆解为一系列原子操作（子任务），并规划执行顺序。 三、多模态感知：从原始输入到统一语义 3.1 文本模态处理 文本处理是 Agent 的基础能力，主要流程包括： 分词 (Tokenization)：将输入文本切分为模型可识别的 Token。 四、多模态意图理解与任务规划 4.1 多模态意图识别 多模态意图识别旨在从用户的文本、图像、语音等多种输入中，准确判断其核心需求。 7.2 图像生成与编辑 多模态 Agent 可以调用图像生成模型（如 DALL·E 3、Stable Diffusion），根据文本描述生成或修改图像。 质量检测：自动识别生产线上的产品缺陷，并触发告警或分拣流程。 9.5 自动驾驶与机器人 环境感知：融合摄像头、雷达、激光雷达等多模态数据，构建环境模型。
50210编辑于 2026-01-15- 来自专栏我爱计算机视觉
MM2023 | 3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征
Representation，3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征。 图1 JM3D的过程，红线表示独立对齐，绿线表示JMA修正过的对齐方式 图2 JM3D的整体框架，SMO构建多角度图片和层次化文本，JMA则完成联合模态的对比学习 2. 我们分别为视觉和语言模态设计了不同的组织方式。对于视觉模态而言，我们为每个3D素材渲染了30个视角的图片，并设计了一种临近连续采样方式去采样不同视角的图片。 因此，在实验中，之前的方法会将3D表征分别与图片表征及文本表征独立做对比学习进行对齐。然而，视觉模态和语言模态应当存在一定的隐关系，这个隐关系是可以通过图文的表征获得的。 此外，JM3D在零样本3D分类和图像检索任务中表现出卓越的性能，创造了新的最先进水平，突显了其出色的跨模态能力。未来，我们将探索不同的数据和替代的联合建模方法，进一步拓展3D的统一表示学习。
99610编辑于 2023-08-31 - 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
概述 情绪是人类行动的一个固有部分，因此，开发能够理解和识别人类情绪的人工智能系统势在必行。在涉及不同人的对话中，一个人的情绪会受到其他说话者的言语和他们自己在言语中的情绪状态的影响。 在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
32410编辑于 2024-12-05 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 跨模态检索：根据文本搜索相关图像/视频，或反之。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 多模态对齐：模型将图像特征与文本语义空间对齐，生成候选描述。 输出优化：通过强化学习调整生成文本的流畅性与吸引力。 Whisper） import whisper model = whisper.load_model("base") audio_result = model.transcribe("meeting.mp3" 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
30510编辑于 2026-01-20- 来自专栏多模态视频理解
多模态算法综述
在UCF101数据集上达到了87%的准确率图片（2）Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification，尝试了多种多帧帧见融合策略如 本文的3D卷积简单的说就是将原来3*3的卷积，扩张成为3*3*3的3D卷积。图片图片在UCF101上达到了90%的准确率，虽然本文在UCF101并没有很亮眼的表现，但是开创了3D卷积的先河。 自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据，同时也更加注重多模态的内容理解 Vision-language Understanding with Contrastive Learning图片ALBEF包含一个图像编码器（ViT-B/16），一个文本编码器（BERT的前6层），以及一个多模态编码器 、多模态预训练方面提供大量的帮助，也给后来的文章提供了崭新的思路BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language
3.1K30编辑于 2022-07-12 边缘计算、多模态融合与医疗图像识别的融合应用
边缘计算、多模态融合和医疗图像识别等先进技术的结合，正在重塑医疗服务的提供方式和质量。本文将深入探讨这些技术如何协同工作，为远程医疗带来革命性的进步。 多模态融合技术的重要性多模态融合是指将来自不同感知模式（如视觉、听觉、触觉等）的信息进行整合和分析的技术。在医疗领域，多模态融合可以提供更全面、准确的诊断信息。 应用示例： 在远程诊断肺部疾病时，可以融合以下多模态数据：数据类型获取方式提供信息CT影像CT扫描肺部结构异常呼吸音电子听诊器呼吸道状况血氧饱和度脉搏血氧仪肺功能指标患者症状描述问卷或语音识别主观感受通过综合分析这些数据 技术融合带来的协同效应将边缘计算、多模态融合和医疗图像识别技术结合应用于远程医疗，可以产生显著的协同效应：实时分析：边缘计算设备可以在本地快速处理多模态数据和医疗图像，实现近实时的诊断支持。 结论：远程医疗正在经历一场由边缘计算、多模态融合和医疗图像识别等技术驱动的革命。这些技术的融合不仅提高了远程医疗的效率和准确性，还为患者提供了更便捷、个性化的医疗服务。
68410编辑于 2025-04-29- 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
神经科学相关研究[3] 表明，多种感官刺激的联合作用会产生“整体大于局部之和”的效果。例如，在观看影视剧时，画面和声音的同时刺激会给人类带来深刻，全面的感受，也帮助人类更准确地理解影视内容。 因此，可以从三方面提升机器的认知能力：(1) 优化 A，即使机器 获得更大信息量; (2) 增大 I，即利用对于给定任务信息量更大的数据; (3) 减小 D，即减小数据量。 它通过挖掘不同子模态事件在空间，事件，语义层面的内在一致性，将子模态事件映射到统一的信息空间，实现多模态的对齐，感知与检索识别。通过多模态关联，可以挖掘不同模态间的对应关系，以进一步提升认知能力。 (3) 多模态协同通过优化 A 以实现信息量 K 最大化。它利用不同模态间的关联与互补，探究高效，合理的模态间联合机制，优化 A。 本节从多模态对齐，多模态关联和多模态检索三方面阐述多模态关联相关工作。其中，多模态对齐是一类基础性需求，如图像区域内容和文字词汇的语义对齐，视觉唇部运动与语音声素之间的时间对齐等。
95830编辑于 2022-12-27
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