基于SGD的决策级融合维度情感识别方法

胡新荣; 陈志恒; 刘军平; 彭涛; 何儒汉; 何凯

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基于SGD的决策级融合维度情感识别方法

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在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况。为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)的决策级融合维度情感识别方法。结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模态维度情感识别。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,Mocap数据更有助于提高效价维的值,结合更多情感数据有助于提升维度情感识别的预测性能,基于SGD进行决策级融合得到的一致性相关系数均值高于其他回归算法。

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来源
《郑州大学学报（理学版）》 |2022年第4期|49-54|共6页
作者
胡新荣; 陈志恒; 刘军平; 彭涛; 何儒汉; 何凯;
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作者单位

纺织服装智能化湖北省工程研究中心;

湖北省服装信息化工程技术研究中心;

武汉纺织大学计算机与人工智能学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
随机梯度下降; 多模态; 维度情感识别; 特征融合; 动作捕捉数据; 多任务学习;

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