[发明专利]一种用于多模态情绪检测的特征级融合方法在审

专利信息
申请号: 201910663806.1 申请日: 2019-07-23
公开(公告)号: CN110569869A 公开(公告)日: 2019-12-13
发明(设计)人: 吴哲夫;陈智伟 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06F17/27;G10L17/26;G06N3/04
代理公司: 33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种用于多模态情绪检测的特征级融合方法,从公开的数据集中获得其文本形态的转录本;在矢量序列X上应用单层CNN;使用开源工具openSMILE从数据集中的音频文件提取音频信息,将高维矢量映射到密集的神经层中,获得音频特征向量;将多维自注意作为特征融合方法用于计算单峰特征的注意力得分概率;使用注意力得分概率执行加权加法来创建融合向量;将生成的融合向量s
搜索关键词: 融合 向量 得分概率 数据集中 映射 注意力 音频特征向量 神经 准确度 反向传播 分类概率 函数计算 加权加法 模态特征 情绪识别 情绪预测 矢量序列 特征融合 文本形态 音频文件 音频信息 应用单层 矢量 多模态 交叉熵 转录本 单峰 多维 高维 权重 分类 引入 检测 情绪 分配 创建
【主权项】:
1.一种用于多模态情绪检测的特征级融合方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:/n步骤1:从公开的数据集中获得其文本形态的转录本,转录本S是由n个单词组成的句子;/n步骤2:根据已有的快速文本嵌入字典,将最初维度为V的单热矢量单词W
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