%0 Journal Article %A 汤宇豪 %A 毛启容 %A 高利剑 %T 基于层次注意力机制的维度情感识别方法 %D %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0054127 %J 计算机工程 %P 65-72 %V 46 %N 6 %X 在连续维度情感识别任务中,每个模态内部凸显情感表达的部分并不相同,不同模态对于情感状态的影响程度也有差别。为此,通过学习各个模态特征并采用合理的融合方式,提出一种基于层次注意力机制的多模态维度情感识别模型。在音频模态中加入频率注意力机制学习频域上下文信息,利用多模态注意力机制将视频特征与音频特征进行融合,依据改进的损失函数对模态缺失问题进行优化,提高模型的鲁棒性以及情感识别的性能。在公开数据集上的实验结果表明,相比于卷积神经网络和长短时记忆网络等方法,该模型一致性相关系数指标明显提升,并且识别效率更高,可适用于大批量数据的维度情感识别。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0054127