1、在現(xiàn)代客戶服務(wù)領(lǐng)域，為提供更加個性化和情感豐富的客戶體驗，情感識別系統(tǒng)已經(jīng)成為一個備受關(guān)注的領(lǐng)域。這一技術(shù)的核心目標是通過分析用戶的語音和面部表情，準確識別和理解他們的情緒狀態(tài)。這對于提高客戶服務(wù)質(zhì)量、客戶滿意度以及業(yè)務(wù)績效至關(guān)重要。
2、隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，情感識別技術(shù)也取得了顯著的進步。情感識別技術(shù)主要分為基于語音、圖像等多種方法。這些技術(shù)在社交媒體分析、用戶體驗改進、情感智能交互等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在語音情感識別方面，傳統(tǒng)的方法主要依賴于語音信號的頻率、幅度和聲調(diào)等特征，采用機器學(xué)習(xí)算法進行分類，上述方法在特征選擇和模型訓(xùn)練方面存在一定的局限性，導(dǎo)致準確度和穩(wěn)定性相對較低；在圖像情感識別方面，主要應(yīng)用面部表情分析進行情感識別。傳統(tǒng)的方法主要采用圖像處理技術(shù)和特征提取算法，如haar特征等，對面部表情進行識別。然而，上述方法在特征選擇和人工設(shè)計方面存在一定的局限性，導(dǎo)致準確度和魯棒性相對較低。
3、綜上所述，傳統(tǒng)的情感識別方法在語音和圖像情感分析中存在一定的局限性，導(dǎo)致識別的準確度和魯棒性較低。
1、本發(fā)明的目的在于提供一種多模態(tài)情感識別系統(tǒng)及方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中的情感識別方法在語音和圖像情感分析中存在一定的局限性，導(dǎo)致識別的準確度和魯棒性較低的技術(shù)問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一種多模態(tài)情感識別系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、語音情感分析模塊、圖像情感分析模塊、情感融合模塊和識別輸出模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊與所述數(shù)據(jù)收集模塊連接，所述語音情感分析模塊和所述圖像情感分析模塊分別與所述數(shù)據(jù)處理模塊連接，所述情感融合模塊分別與所述語音情感分析模塊和所述圖像情感分析模塊連接，所述識別輸出模塊與所述情感融合模塊連接；
4、所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對語音數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進行處理，處理過程包括去噪、特征提取和圖像增強；
5、所述語音情感分析模塊用于根據(jù)處理后的語音數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)模型識別情感狀態(tài)；
6、所述圖像情感分析模塊用于根據(jù)處理后的圖像數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)模型識別面部表情和情感狀態(tài)；
7、所述情感融合模塊用于對所述語音情感分析模塊和所述圖像情感分析模塊識別出的情感狀態(tài)進行融合；
9、其中，所述數(shù)據(jù)收集模塊包括語音數(shù)據(jù)收集單元和圖像數(shù)據(jù)收集單元，所述語音數(shù)據(jù)收集單元和所述圖像數(shù)據(jù)收集單元分別與所述數(shù)據(jù)處理模塊連接；
12、其中，所述數(shù)據(jù)處理模塊包括語音預(yù)處理單元和圖像預(yù)處理單元，所述語音預(yù)處理單元與所述語音數(shù)據(jù)收集單元連接，所述圖像預(yù)處理單元與所述圖像數(shù)據(jù)收集單元連接；
13、所述語音預(yù)處理單元用于對語音數(shù)據(jù)進行去噪處理，再將聲音放大，以增強語音信號，并使用聲學(xué)特征提取技術(shù)將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量；
14、所述圖像預(yù)處理單元用于進行面部檢測，確定面部位置，并標記關(guān)鍵特征點，進行圖像增強，包括對比度調(diào)整和降噪，以提高圖像質(zhì)量。
15、其中，所述語音情感分析模塊包括情感標簽庫、第一多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型、情感分析單元和模型訓(xùn)練單元，所述第一多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型分別與所述數(shù)據(jù)處理模塊、所述情感標簽庫和所述情感分析單元連接，所述模型訓(xùn)練單元與所述情感分析單元連接；
17、所述第一多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型用于融合多個數(shù)據(jù)源，同時處理語音和圖像數(shù)據(jù)；
18、所述模型訓(xùn)練單元用于使用標記的語音樣本和多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)，適應(yīng)情感識別任務(wù)，訓(xùn)練過程包括特征提取、情感分類和模型優(yōu)化；
19、所述情感分析單元用于從處理后的語音數(shù)據(jù)中提取情感相關(guān)信息，并將其映射到所述情感標簽庫中的情感狀態(tài)。
20、其中，所述圖像情感分析模塊包括第二多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型和面部檢測與特征標記單元，所述第二多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型與所述數(shù)據(jù)處理模塊連接，所述面部檢測與特征標記單元與所述第二多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型連接；
21、所述第二多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型用于整合多模態(tài)信息，同時處理語音和圖像數(shù)據(jù)；
23、其中，所述情感融合模塊包括加權(quán)平均融合單元和決策樹融合單元，所述加權(quán)平均融合單元分別與所述語音情感分析模塊、所述圖像情感分析模塊和所述識別輸出模塊連接，所述決策樹融合單元分別與所述語音情感分析模塊、所述圖像情感分析模塊和所述識別輸出模塊連接；
24、所述加權(quán)平均融合單元用于將所述語音情感分析模塊和所述圖像情感分析模塊識別出的情感狀態(tài)進行加權(quán)平均；
25、所述決策樹融合單元用于將所述語音情感分析模塊和所述圖像情感分析模塊的輸出制定情感識別決策。
32、本發(fā)明的一種多模態(tài)情感識別系統(tǒng)及方法，通過所述數(shù)據(jù)收集模塊用于采集語音數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對語音數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進行處理，處理過程包括去噪、特征提取和圖像增強；所述語音情感分析模塊用于根據(jù)處理后的語音數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)模型識別情感狀態(tài)；所述圖像情感分析模塊用于根據(jù)處理后的圖像數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)模型識別面部表情和情感狀態(tài)；所述情感融合模塊用于對所述語音情感分析模塊和所述圖像情感分析模塊識別出的情感狀態(tài)進行融合；所述識別輸出模塊用于輸出融合結(jié)果，通過將語音和圖像情感分析的結(jié)果進行融合，提供了更準確的情緒識別，綜合考慮語音和圖像兩方面的信息，有助于消除單一模態(tài)的局限性，實現(xiàn)提高情感識別的可靠性和魯棒性。
7.一種多模態(tài)情感識別方法，應(yīng)用于如權(quán)利要求1所述的多模態(tài)情感識別系統(tǒng)，其特征在于，包括如下步驟：
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種多模態(tài)情感識別系統(tǒng)及方法；包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、語音情感分析模塊、圖像情感分析模塊、情感融合模塊和識別輸出模塊；數(shù)據(jù)處理模塊用于對語音數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進行處理；語音情感分析模塊用于使用深度學(xué)習(xí)模型識別情感狀態(tài)；圖像情感分析模塊用于使用深度學(xué)習(xí)模型識別面部表情和情感狀態(tài)；情感融合模塊用于對語音情感分析模塊和圖像情感分析模塊識別出的情感狀態(tài)進行融合；通過將語音和圖像情感分析的結(jié)果進行融合，提供了更準確的情緒識別，綜合考慮語音和圖像兩方面的信息，有助于消除單一模態(tài)的局限性，實現(xiàn)提高情感識別的可靠性和魯棒性。
1.計算機視覺 2.無線.計算機仿線.網(wǎng)絡(luò)安全；物聯(lián)網(wǎng)安全 、大數(shù)據(jù)安全 2.安全態(tài)勢感知、輿情分析和控制 3.區(qū)塊鏈及應(yīng)用