面向深度学习的多模态情感识别研究进展.pptx
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面向深度学习的多模态情感识别研究进展一、内容描述本文旨在探讨面向深度学习的多模态情感识别研究的最新进展。随着人工智能技术的不断发展,情感识别作为人机交互领域的重要研究方向,日益受到关注。深度学习作为一种强大的机器学习技术,为情感识别提供了新的解决方案。多模态情感识别则结合了文本、语音、视频等多种信息源,旨在提高情感识别的准确性和鲁棒性。本文首先介绍了多模态情感识别的基本概念和研究背景,阐述了其在人机交互、智能客服、在线教育等领域的广泛应用前景。文章详细梳理了近年来深度学习在多模态情感识别领域的主要研究成果
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汇报人:CONTENTS添加章节标题深度情感唤醒网络深度学习与情感唤醒网络情感唤醒网络的工作原理情感唤醒网络的应用场景深度情感唤醒网络的优缺点多模态情感分析文本、音频、视觉等多模态数据多模态情感分析的方法与技术多模态情感分析的应用实例多模态情感分析的挑战与未来发展方向情绪识别技术情绪识别的基本概念情绪识别的算法与模型情绪识别的应用场景情绪识别的挑战与未来发展方向基于深度情感唤醒网络的多模态情感分析与情绪识别技术的前景展望技术发展对多模态情感分析与情绪识别的影响多模态情感分析与情绪识别在未来的应用前景未来多