Multimodale Emotionserkennung

Multimodale Emotionserkennung ist eine Aufgabe, die darauf abzielt, menschliche Emotionen durch die Integration von Informationen aus mehreren Modalitäten wie akustisch (A), textuell (T) und visuell (V) genauer zu identifizieren. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, die Genauigkeit und Robustheit der Emotionsanalyse zu verbessern, um sie besser an komplexe und vielfältige reale Anwendungsszenarien anzupassen. Bei der IEMOCAP-Datensammlung müssen alle Modelle die standardisierte Fünf-Kategorien-Emotionsklassifikation verwenden und mit der Methode "leave-one-session-out" (LOSO) evaluiert werden. Diese Technologie hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Mensch-Computer-Interaktion, psychische Gesundheitsüberwachung und intelligente Kundendienstleistungen.