多模态情感分析中的多元特征利用

本研究综合集成语音、视觉、语言和生物信号，聚焦情感和情绪、生理情感和基于情感的压力识别的挑战，并介绍了不同领域的社区。通过基线模型提取了基于最先进技术的特征集。在竞争性基线测试中，MuSe-Wilder的0.4616CCC，MuSe-Stress的0.4717CCC，MuSe-Physio的0.4606CCC和MuSe-Sent的32.82%的F1分数。