[发明专利]一种基于改进Transformer的多模态情感识别方法和系统在审
| 申请号： | 202210707463.6 | 申请日： | 2022-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN115272908A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 丁俊丰;闫静杰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G10L15/02;G10L15/04;G10L15/08;G10L25/24;G10L25/93 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进Transformer的多模态情感识别方法和实施该方法的系统。该方法包括以下步骤：对视频、语音、文本数据库中的每个模态进行预处理，提取各样本数据特征，每个数据样本生成一个二维特征向量；通过跨模态注意力模型，获取两种模态间全局交互的特征；通过自注意力模型，获取单模态内全局交互的特征；构建由BiGRU2D替代多头注意力模块的改进Transformer模型，提取深层次特征；利用处理好的数据样本对构建网络模型进行训练，将训练好的模型用于多元情感的分类。本发明不仅提取了模态间的交互特征，还考虑了模态内的交互特征信息，并且通过改进的轻量级Transformer编码器提取高级特征，更快速、高效的解决了情感分类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 transformer 多模态 情感 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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