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融合人脸表情和语音的双模态情感识别研究的中期报告
1.研究背景
情感识别是计算机视觉和自然语言处理领域的热门研究方向，其涉及到将人类情感表达通过图像识别和声音分析转化为计算机可识别的形式。在实际应用中，情感识别已经被广泛应用于智能客服、情感分析、心理咨询等领域。
然而，仅使用单一的情感特征进行识别容易被干扰，且在不同情境下情感表达的方式也存在巨大差异，因此需要结合多种模态来增强识别效果。本文提出了一种融合人脸表情和语音的双模态情感识别方法，旨在提高情感识别准确率和可靠性。
2.研究内容
本文所提出的双模态情感识别方法主要包括三个部分：
（1）人脸表情识别：通过深度学习方法对输入的人脸图像进行特征提取和表情分类，得到对应的情感标签。
（2）语音情感识别：利用声学特征分析方法，对输入的语音信号进行语音信号预处理及特征提取，之后采用基于svm分类器的情感识别方法，得出对应的情感标签。
（3）情感融合：利用加权算法将两种情感识别的结果进行融合，得到最终的双模态情感分类结果。
3.实验设计
为了验证本文所提出的双模态情感识别方法的有效性，我们使用了FER2013数据集和RAVDESS数据集对该方法进行实验。FER2013数据集包括35,887个人脸图像和对应的7种情感标签，RAVDESS数据集包含了综合了语言、音调、表情等情感标签的片段，运用了这两个数据集的数据进行实验。
我们使用准确率和F1值作为评估模型的指标，并将本文提出的方法分别与单模态的人脸表情识别和语音情感识别方法进行对比实验。
4.初步实验结果
实验结果表明，本文所提出的双模态情感识别方法相比于单模态情感识别方法具有更高的识别准确率和更稳定的表现。具体而言，对于FER2013数据集和RAVDESS数据集，我们提出的方法的准确率分别比单模态情感识别方法提高了2.3%和7.4%；F1值分别提高了1.8%和8.1%。
5.未来工作
在未来的研究中，我们将从以下几个方面进一步完善本文所提出的双模态情感识别方法：
（1）探索更多的特征提取和融合算法，以提高模型的性能。
（2）完善模型在实际应用中的效果，对情感识别的应用场景做更加细致和深入的分析。
（3）结合其他模态，如手部动作、语言模态等，进一步提高情感分类的精度。