Känsloigenkänning har blivit en populär fråga av intresse, särskilt inom området mänsklig datorinteraktion. Tidigare arbeten omfattar enmodal analys av känslor, medan de senaste insatserna fokuserar på multimodala känslor erkännande från vision och tal. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att lära sig om de dolda representationerna mellan bara tal- och textdata med hjälp av konvolutionella uppmärksamhetsnätverk. Jämfört med den grunda modellen som använder enkel konkatering av funktionsvektorer, den föreslagna uppmärksamhet modellen presterar mycket bättre i att klassificera känslor från tal- och textdata som finns i CMU-MOSEI dataset.
I Ref föreslogs en ny metod för att lära sig de dolda representationerna mellan multimodala tal- och textdata med hjälp av konvolutionella uppmärksamhetsnät.
Convolutional Attention Networks for Multimodal Emotion Recognition from Speech and Text Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}