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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，具体为一种多模态情绪分析系统及方法，系统包括：情绪数据采集模块采集面部表情图像、语音样本、文本输入，整合为多模态数据，并添加时间戳标记，建立情绪数据集。本发明中，通过整合面部表情、语音和文本输入创建多维情绪特征，这一方法在提升情绪分析的深度和广度方面带来显著的优势，利用特征点检测、音调和语速参数分离以及情感词汇的识别，极大地增强了数据的利用效率，使得情绪分析更为精确，此外，采用序列模型处理时间序列数据，增强了对情绪变化动态的捕捉能力，这不仅提升了对实时情绪变化的响应速度，也增强了预测未来情绪状态的能力，有效提高了人机交互的适应性和服务的个性化水平。
主权项：1.一种多模态情绪分析系统，其特征在于，所述系统包括：情绪数据采集模块采集面部表情图像、语音样本、文本输入，整合为多模态数据，并添加时间戳标记，建立情绪数据集；情绪特征提取模块对所述情绪数据集中的面部图像进行特征点检测，提取表情关键点集，从语音样本中分离音调和语速参数，对文本进行词性标注和情感词汇识别，通过特征融合技术整合图像、语音和文本特征，得到多维情绪特征；情绪状态建模模块利用所述多维情绪特征，对每个样本进行情绪标签预测，使用序列模型处理时序信息，捕捉情绪的动态变化，将处理结果进行模型训练，得到情绪预测模型，将新采集的所述多模态数据通过所述情绪预测模型进行处理，生成情绪分析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种多模态情绪分析系统及方法
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