公开(公告)号：CN115758218A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211470232.4

申请日：2022-11-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  王慧芳 ,  卢峻禾

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于长短时特征和决策融合的三模态情感分析方法，该方法包括：将多模态情感数据集中的样本分成训练集和测试集，分别对其进行预处理，生成文本、表情、语音的长时序列和短时序列；分别构建基于长/短时特征的情感分类模型，使用预处理后的训练样本对其进行训练，训练好后分别对测试集样本进行情感分类，统计对应的分类混淆矩阵；使用训练好的基于长/短时特征的情感分类模型分别对被测视频进行情感分类，并利用对应的分类混淆矩阵对分类结果进行决策融合，得到被测视频的情感类别。本发明以三模态时序信号的长/短时特征的互补性和差异性为出发点，将长/短时特征融合和决策融合相结合，有效提升情感分类的准确率和鲁棒性。