基于深度学习的多模态情感识别技术研究与知识蒸馏方法优化

基于深度学习的多模态情感识别技术研究与知识蒸馏方法优化

随着社交媒体和数字内容的快速发展，人们在日常生活中产生的数据不仅限于文本，还包括图像、音频和视频等多种模态。情感识别作为自然语言处理和计算机视觉领域的重要任务之一，已经引起了广泛的关注和研究。本文将探讨基于深度学习的多模态情感识别技术的研究进展，并重点介绍了知识蒸馏方法在该领域的优化应用。

一、多模态情感识别技术

多模态情感识别技术旨在从多种输入模态中获取和分析情感信息。传统方法通常将每种模态独立处理，然后将结果进行融合。然而，这种方法无法充分利用不同模态之间的相关性。近年来，基于深度学习的方法在多模态情感识别中取得了显著的进展。通过将多模态数据输入到共享的深度神经网络中，可以有效地捕捉模态之间的关联信息，提高情感识别的准确性和鲁棒性。