本研究针对语音情感识别中的多模态融合问题，提出了WavFusion框架，重点解决跨模态交互的复杂性及模态间的异质性。通过引入门控跨模态注意机制和多模态同质特征差异学习，WavFusion在基准数据集上表现优于现有的最先进方法，突出精确捕捉跨模态交互的重要性。

本研究比较了单语言Wav2Vec2.0模型和多语言模型在处理混合语言句子的语音识别性能。结果显示单语言模型表现更好，对非母语讲者的口述历史档案也有效。同时，通过验证结果并发布预训练模型，为研究社区做出了贡献。

本研究使用wav2vec 2.0模型对发音困难症声学语音信号进行自动检测和严重程度分类，结果表明使用wav2vec模型的嵌入特征在准确度和严重程度分类任务中均有提升。

本研究通过直接利用六个不同数据集的原始音频文件进行训练，提出了一种用于情感识别的模型。该模型通过多种机器学习算法和深度学习技术进行评估，并与现有方法进行比较。实验证明，该模型在不同数据集上取得了较高的准确率，成为了新的最先进方法。