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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 该数据集包含了RGB模态、深度模态和骨骼模态。骨骼模态的数据集包含了25个关节记录信息，图 5为人体的25个关节示意图。 Top-1代表概率最大的结果是正确答案的准确率，Top-5代表概率排名前5的结果是正确答案的准确率。 5所示。
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。 多模态相似示例感知模块 由于GPT的少样本学习能力在很大程度上取决于上下文示例的选择，我设计了多模态相似示例感知（MSEA）模块来选择合适的上下文示例。 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。 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。 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. 此外，推文配对的图像信息在识别命名实体方面也具有重要作用，尤其是那些无法通过文本直接判断的实体。4000/1000/3257(train/development/test) 5. 性能展示 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。 如图5所示，研究人员提出了多种模型改进策略，旨在有效整合上下文和多模态信息，同时解决这些模型对计算资源的巨大需求。指令调优与说话人及上下文建模。ERC任务主要依赖于判别性建模框架。 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- 来自专栏云云众生s
5个实际开源的多模态AI模型
了解最新的开源多模态AI系统，以下列出了五个领先的选项，包括其功能和用途。 虽然市场上已经存在许多强大的、专有的多模态AI系统，但小型多模态AI模型和开源替代方案也正在迅速发展，因为用户不断寻求更易访问和更易适应的选项，并优先考虑透明度和协作。 为了让您了解最新的开源多模态AI系统，我们将概述一些更受欢迎的选项，包括它们的功能和用途。 1. Leopard旨在解决多模态AI领域的两大挑战，即高质量多图像数据集的稀缺性以及图像分辨率与序列长度之间的平衡。 5. xGen-MM 也被称为 BLIP-3，这是来自Salesforce 的一套最先进的开源多模态模型，它包含一系列变体，包括一个预训练基础模型，一个指令微调模型和一个旨在减少有害输出的安全微调模型。
2.1K10编辑于 2024-12-14 - 来自专栏云云众生s
5个小型多模态AI模型及其功能
随着对多模态AI系统兴趣的增长，这些多功能工具的小型版本也随之增多。 在本文的其余部分，我们将介绍五种最近备受关注的小型多模态AI工具。 1. 5. Mississippi 2B 和 Mississippi 0.8B 最近由H2O.ai发布，这两个多模态基础模型专为OCR和文档AI用例而设计。 这些视觉语言模型旨在紧凑高效，为企业提供了一种可扩展且经济高效的方式来实时执行文档分析和图像识别。 结论 多模态模型以及大型语言模型的可访问性和成本效益仍然是主要问题。但随着越来越多的相对轻量级但功能强大的多模态AI选项可用，这意味着更多机构和小型企业将能够在其工作流程中采用AI。
71010编辑于 2024-12-04 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理及实战(5)
国内外多模态大模型对比 国内 LLaMA-Adapter V2 香港中文大学 双语输出 输入 •图像 •语音 •文本 •视频 • 3D 点云 起源：LLaMA-Adapter •在线性层上进行偏差调整 •4、ChatGLM-6B 在 GLM 框架下，专门针对中文问答和对话进行了优化 mPLUG-Owl 阿里巴巴达摩研究院 2023年5月 架构 •视觉基础模块(采用开源的VTL-L) •视觉抽象模块 多模态大模型评测数据集 国内评测数据集 OwlEval •基于mPLUG-Owl模型发布 • 包含 •50 张图片 •82 个回题 •功能 •故事生成 •广告生成 •代码生成 MME •开发 •结构 •265 016张图片 •每张图片至少有 3 个问题(平均 5.4个每个问题） •每个问题 •有 10 个基本事实答案 •有 3 个合理(但可能不正确)的答案 多模态大模型的评测标准 国内评测标准 •KROCC( Kendall Rank Order Correlation Coefficient，肯德尔秩相关系数) •RMSE( Root Mean Square Error,均方根误差 ) 多模态大模型对比
35710编辑于 2024-09-10 - 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
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。 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 。 ▊ 5. 总结 本文介绍的跨模态输入消融诊断证明了预训练的视觉和语言模型中的不对称性：mask文本的预测受到消融视觉输入的强烈影响；而在预测mask图像区域时，消融文本输入几乎没有影响 。 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. 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。 ，并且提供了现有主流的 26 个多模态大模型的简介，总结了提升多模态大模型性能的关键方法，多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销，而 LLMs 在大量训练后掌握了关于世界的 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。 多模态理解包含多模态编码器，输入投影与大模型主干三个部分，而多模态生成则包含输出投影与多模态生成器两个部分，通常而言，在训练过程中，多模态的编码器、生成器与大模型的参数一般都固定不变，不用于训练，主要优化的重点将落在输入投影与输出投影之中 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 Agent 通过整合多种感知能力，能够： 提升意图理解精度：结合文本和图像，更准确地识别用户需求。 增强决策可靠性：利用视觉、语音等信息，在复杂环境中做出更稳健的判断。 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。 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。 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集（如COCO-Captions、AudioSet）。 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 2026-01-20GPT-5多模态与情境感知AI技术解析
GPT-5以分钟级代码生成能力注入"人性化"AI语音该模型具备增强的自主行动与推理能力，例如在演示中仅用数分钟便编写400余行代码创建交互式物理模拟。 用户无需手动选择深度推理模式，GPT-5可自动判断问题复杂度，同时支持通过下拉菜单强制激活深度推理。 OpenAI研究主管在直播中表示："其目标是提供恰到好处的思考量以生成完美答案"。 API提供三种变体： GPT-5：面向逻辑与多步骤任务的前沿模型 GPT-5-mini：低成本轻量版 GPT-5-nano：低延迟场景专用优化版 开发者可调节"详细度"参数，并选择"极简模式"以满足超低延迟需求 技术泄漏事件正式发布前，部分GPT-5技术资料曾短暂出现在代码托管平台。 尽管近期有观点认为生成式AI进入平台期，但分析师强调GPT-5在推理精度、领域准确性与幻觉控制方面实现显著突破："性能提升更多源于系统设计创新而非单纯规模扩张"。
36410编辑于 2025-08-11- 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 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 BLIP采用了判断-生成任务的MED，可以作为单模态编码器，基于图像的文本编码器解码器采用了CapFilt的训练方法，降低噪声图文pair对训练造成的影响图片Mult-streamMult-stream
3.1K30编辑于 2022-07-12
腾讯云开发者
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