[发明专利]一种基于时域卷积网络的多模态情感识别方法有效
| 申请号： | 202110072249.3 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112784730B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 李克;梁瑞宇;赵力;郭如雪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G10L25/63 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 211189 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时域卷积网络的多模态情感识别方法，对音视频样本中的视频模态数据间隔采样并进行人脸检测与关键点定位，得到灰度人脸图像序列；进行短时傅里叶变换并通过梅尔滤波器组，得到梅尔声谱图；将灰度人脸图像序列和梅尔声谱图分别通过人脸图像卷积网络和声谱图像卷积网络，并进行特征融合；将融合特征序列输入时域卷积网络得到高级特征向量；将高级特征向量通过全连接层以及Softmax回归，得到每一情感类别的预测概率，与实际概率分布之间计算交叉熵损失，并通过反向传播训练整个网络，得到训练好的神经网络模型。本发明能够通过音视频预测情感，同时训练时长短，识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时域 卷积 网络 多模态 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
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