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公开(公告)号:CN119884913A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510068540.1
申请日:2025-01-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06F18/2134 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的情绪识别方法及系统,该情绪识别方法构建了适合于时间序列特征提取的情绪识别模型,通过量化的情绪标签与注意力机制训练各个模态的权重并融合,最后通过输出层进行情绪量化分类;同时通过采集脑电信号、脉搏信号、语音信号三种模态的数据,作为情绪识别模型的输入数据。本发明通过结合多模态数据,能够更全面地反映人的情绪状态,提高情绪识别的准确性和鲁棒性;同时,本发明通过实时采集和处理数据,实现对受试者情绪状态的实时监测和预警;此外,本发明利用深度学习算法对特征进行自动提取和分类,避免了传统方法中人工特征提取的复杂性和主观性。