基于多尺度自适应跨模态注意力融合（MACAF）的三模态情感分析-体感音乐多模态治疗

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本草音乐实验室

发布于 2025-07-26 10:20:07

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文章被收录于专栏：音乐与健康音乐与健康

基于深度学习的多模态情感分析是一个结合不同类型数据（如文本、图像、音频等）来检测和分析情感的领域。它利用深度学习技术来处理和融合多模态信息，从而提高情感分析的准确性和鲁棒性。以下是对这一领域的详细介绍：

1. 多模态情感分析概述

多模态情感分析旨在通过结合多种模态的数据（如文本、音频、视频等），实现更准确和全面的情感识别。传统的情感分析方法主要依赖于单一模态（通常是文本），而多模态情感分析则能够利用不同模态的信息互补，提高模型的性能。

2. 常见的多模态情感分析任务

2.1 文本情感分析

文本情感分析主要是根据文本内容识别情感倾向（如正面、负面、中性）。常见方法包括：

基于词典的方法：利用情感词典对文本中的词语进行情感打分。

基于机器学习的方法：使用特征工程和传统机器学习算法（如SVM、决策树）进行情感分类。

基于深度学习的方法：使用RNN、LSTM、GRU、Transformer等模型提取文本特征进行情感分类。

2.2 音频情感分析

音频情感分析通过分析语音中的音调、节奏、音色等特征，识别说话者的情感。常见方法包括：

特征提取：提取音频信号中的低级特征（如MFCC、音调、能量）和高级特征（如情感特征）。

模型训练：使用深度学习模型（如CNN、RNN）对音频特征进行分类，识别情感。

2.3 视频情感分析

视频情感分析通过分析视频中的面部表情、姿态、动作等特征，识别人物的情感。常见方法包括：

面部表情识别：使用卷积神经网络（CNN）提取面部特征，识别人脸的表情。

姿态和动作识别：通过分析视频中的姿态和动作特征，判断人物的情感状态。

3. 多模态情感分析模型架构

3.1 特征提取

文本特征提取：使用预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）提取文本的上下文语义表示。

音频特征提取：使用CNN或RNN模型提取音频信号的时频特征。

视频特征提取：使用CNN或3D-CNN模型提取视频帧的空间和时序特征。

3.2 特征融合

简单拼接：将不同模态的特征简单拼接，然后通过全连接层进行处理。

注意力机制：通过注意力机制动态调整不同模态特征的权重，提升融合效果。

多模态变换器：使用变换器架构同时处理多模态特征，实现更深层次的融合。

3.3 情感分类

分类模型：使用全连接层或其他分类器（如SVM）对融合后的特征进行情感分类。

生成模型：对于需要生成文本或其他输出的任务，使用生成模型生成情感相关的内容。

4. 代表性模型

MULT（Multimodal Transformer）：使用多头注意力机制融合多模态特征，提高情感识别的准确性。

MFN（Memory Fusion Network）：通过记忆网络存储和融合多模态信息，提升情感分析的性能。

MARN（Multimodal Adaptation and Relevance Network）：通过自适应机制和相关性网络实现多模态特征的有效融合。

5. 数据集

常用的多模态情感分析数据集包括：

CMU-MOSI：包含视频评论的多模态数据集，包括文本、音频和视频模态。

IEMOCAP：包含多场景对话的音频和视频数据，用于情感识别和分析。

MELD：包含电视剧《老友记》中的对话数据，涵盖文本、音频和视频模态。

6. 评估指标

准确率（Accuracy）：模型预测正确的比例。

F1分数（F1 Score）：综合考虑精确率和召回率，评估模型性能。

ROC-AUC：评估分类器在不同阈值下的表现

7. 应用场景

客户服务：通过情感分析识别客户情绪，提升客户服务质量。

教育领域：通过情感分析了解学生的情感状态，提供个性化的教学方案。

医疗健康：通过情感分析辅助心理健康诊断，提供情感支持和干预。

社交媒体分析：通过情感分析了解社交媒体上的用户情感趋势，为市场营销提供决策支持。

基于多尺度自适应跨模态注意力融合（MACAF）的三模态情感分析

1、方法简介

在本设计中，首先采用了Transformer模块分别对文本、音频和图像特征进行特征编码，然后将通过文本在多个尺度上的特征对图像、音频进行自适应注意力交互，最后将通过交叉注意力进行特征融合。

特征编码模块：分别使用BERT、Librosa和OpenFace提取文本，音频和图像的初始特征。然后将每个模态特征进行编码。有效的减少了与情感不相关的冗余信息，并且降低了参数量。

多尺度自适应注意力模块：通过多尺度语言特征指导超模态学习，确保视觉和音频信息能有效补充语言特征，提高 MSA 的鲁棒性和准确性。自适应注意力机制使视觉和音频模态的信息能更好地适应语言模态，从而减少无关或冲突的信息。

交叉注意力融合模块：通过交叉注意力对模态特征进行融合，将高尺度特征作为Q向量，将经过多尺度自适应注意力模块的特征作为K和V向量。

(1）特征编码模块

对于未对齐的模态特征，经过线性映射，得到相同维度的特征，然后通过Transformers编码器进行特征增强。Transformer编码器是模型的第一部分，负责从输入序列中提取全局特征。其核心是自注意力机制和前馈网络。Transformer通过自注意力机制捕获序列中每个位置的全局依赖关系。核心公式如下:注意力机制核心公式如下：

(2）多尺度自适应注意力模块

将经过编码的文本模态数据进行拼接得到低尺度语言特征。然后经过两个Transformer编码层提取得到中、高尺度语言特征。在获取不同尺度的语言特征后，通过自适应注意力机制学习模态特征表示。

（3）多模态特征融合

使用了交叉注意力机制来实现特征交互。

2、数据集介绍

（1）下载地址

https://multibench.readthedocs.io/en/latest/start/datadownload.html

https://gitee.com/vigosser/ch-sims

（2）模态介绍

CMU-MOSI、CMU-MOSEI和CH-SIMS数据集的模态有3种（语言，视觉，声音），数据集使用的是未对齐原始raw数据特征。

（3）标签介绍

CMU-MOSI和CMU-MOSEI：情感标注是对每句话的7分类的情感标注，作者还提供了了2/5/7分类的标注。情绪标注是包含高兴，悲伤，生气，恐惧，厌恶，惊讶六个方面的情绪标注。数据集是多标签特性，即每一个样本对应的情绪可能不止一种，对应情绪的强弱也不同，在[-3~3]之间。

CH-SIMS：情感标注是对每句话的5分类的情感标注，作者还提供了了2/3/5分类的标注。数据集是多标签特性，即每一个样本对应的情绪可能不止一种，对应情绪的强弱也不同，在[-1~1]之间。

（4）评价标准

CMU-MOSI和CMU-MOSEI：均方误差（MSE）、平均绝对误差(MAE)、Pearson相关性(Corr)、二元精度(Acc-2)、F-Score(F1)和多级精度(Acc-7和Acc5)范围从-3到3。对于除MAE以外的所有指标，相对较高的值表示较好的任务性能。本质上，提出了两种不同的方法来测量Acc-2和F1。在第一种，负类的标注范围为[-3,0)，而非负类的标注范围为[0,3]。第二种，负类和正类的范围分别为[-3,0)和(0,3]。CH-SIMS：MSE、MAE、Corr、F1、Acc2、Acc3和Acc5。

3、代码示例

4、运行结果

以CMU-MOSI、CMU-MOSEI和CH-SIMS为例，在测试集上的结果分别如下：

MOSI

Acc7：0.4504

Acc5：0.4971

Acc2：0.8134/0.830

F1：0.8138/0.8506

MAE：0.7571

Corr：0.7699

MOSEI

Acc7：:0.5209