情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。...提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。...利用提取的表情和语音特征,采用Viterbi算法训练各种表情和语音情感的隐马尔可夫模型;利用特征向量关于各隐马尔可夫模型的条件概率,采用反向传播学习算法训练多层感知器。...实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。...提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
作者：Purvanshi Mehta 编译：ronghuaiyang 导读 使用深度学习融合各种形式的信息。...多模态数据 我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。...不同的模态具有非常不同的统计特性。 多模态深度学习 虽然结合不同的模态或信息类型来提高效果从直观上看是一项很有吸引力的任务，但在实践中，如何结合不同的噪声水平和模态之间的冲突是一个挑战。...多模态深度学习的例子，其中使用不同类型的神经网络提取特征 这种方法的问题是，它将给予所有子网络/模式同等的重要性，这在现实情况中是非常不可能的。...模态包括： 1、文本 2、音频 3、语言 每种模态对情绪预测的贡献量 Transcription Start Site Prediction(TSS)数据集 —— Transcription是基因表达的第一步
重磅干货，第一时间送达本文转自|视觉算法 导读 使用深度学习融合各种来源的信息。 ? 多模态数据 我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。...模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。...多模态深度学习 虽然结合不同的模态或信息类型来提高效果从直观上看是一项很有吸引力的任务，但在实践中，如何结合不同的噪声水平和模态之间的冲突是一个挑战。此外，模型对预测结果有不同的定量影响。...多模态深度学习的例子，其中使用不同类型的神经网络提取特征 这种方法的问题是，它将给予所有子网络/模式同等的重要性，这在现实情况中是非常不可能的。 ?...下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取
首先介绍了行为识别的主要过程和人类行为识别领域不同数据模态的公开数据集；然后根据数据模态分类，回顾了RGB模态、深度模态和骨骼模态下基于传统手工特征和深度学习的行为识别方法，以及多模态融合分类下RGB模态与深度模态融合的方法和其他模态融合的方法...基于不同模态的数据集分类进行不同行为识别技术的对比分析。通过类别内部和类别之间两个角度对比分析后，得出不同模态的优缺点与适用场景、手工特征法与深度学习法的区别和融合多模态的优势。...；3）近年的行为识别综述只包含深度学习，缺少早期手工特征的方法，本文分析手工特征的思想优点和深度学习的优势，进而实现优势互补；4）讨论了不同数据模态的优劣性和动作识别的挑战以及未来研究方向。...深度模态较RGB模态多了深度这一信息，因此如何充分利用深度相关信息，如大小、变化等，是基于深度模态的行为识别的关键。这一思想不但适用于手工特征法，也适用于深度学习法。...与先前基于卷积网络的多通道特征学习方法不同，这个分段协作的网络能够联合学习，通过优化单个损失函数，缩小了RGB和深度模态之间的差异, 进而提高了识别性能。
作者从DrugBank数据库中得到了4种feature和65类DDI事件，并提出了一个叫做DDIMDL的多模态深度学习框架用以组合这四种feature并通过深度学习方法预测DDI。...并且提出了一个多模式的深度学习框架DDIMDL，它利用深度学习和药物的多种特征来预测DDI事件。实验结果表明，DDIMDL具有较高的效率和较高的精度，优于其他的方法。...我们的任务是多类别分类工作。评价采用ACC、AUPR、AUC、Precision和F1分数作为评价指标。 3.2 参数设置 首先考虑子模型中神经网络层数对结果的影响。...提出了一种将多种药物特征与深度学习相结合的多模式深度学习框架，用于DDI事件预测。通过五折交叉验证，DDIMDL优于现有方法。...综上所述，多模态学习为整合不同的特征和减少训练时间提供了一个强大的方法。多模态深度学习框架是DDI事件预测的一个很有前途的工具。
他们在arXiv上预先发表的一篇论文中介绍并概述了他们基于深度学习的架构，称为CAER-Net。 ? 近年来，世界各地的研究人员一直在尝试开发通过分析图像、视频或音频剪辑来自动检测人类情绪的工具。...迄今为止，大多数识别图像中情绪的技术都是基于对人们面部表情的分析，其隐藏条件是认为这些表情最能传达人类的情绪反应。...过去的研究表明，同时分析面部表情和与上下文相关的特征可以显着提高情绪识别工具的性能。...受这些发现启发，延世大学和洛桑联邦理工学院的研究人员着手开发一种基于深度学习的网络架构，该网络架构可以基于人的面部表情和上下文信息识别图像中的人的情绪。 ?...研究人员在一系列实验中使用使他们收集的数据集和一些数据集来评估他们的情绪识别技术。研究发现表明，正如之前的研究表明的那样，分析面部表情和上下文信息可以显著提高情绪识别工具的性能。
多模态学习：机器学习领域的新视野 引言 多模态学习（Multimodal Learning）是机器学习中的一个前沿领域，它涉及处理和整合来自多个数据模式（如图像、文本、音频等）的信息。...随着深度学习的蓬勃发展，多模态学习在许多应用领域中获得了广泛关注，例如自动驾驶、医疗诊断、智能助理等。本篇博客将深入探讨多模态学习的概念、方法以及一些代码示例，帮助读者更好地理解这一重要课题。...什么是多模态学习？ 多模态学习旨在同时处理来自不同模态的数据，从而提高模型的表现能力。...多模态学习的挑战 多模态学习面临一些独特的挑战，例如： 模态间的异质性：不同模态数据的性质差异较大，例如图像是二维数据，文本是序列数据。 对齐问题：不同模态之间可能需要对齐，如图像和文本的时间同步。...多模态学习的实现：图像与文本结合 在这里，我们使用一个简单的图像与文本结合的任务来演示如何实现多模态学习。假设我们有一组图像和相应的文本描述，我们希望训练一个模型能够理解图像与文本的对应关系。
本文将详细介绍语音识别技术的发展历程，重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用，并展望了未来的发展趋势。图片1....梯度消失和梯度爆炸问题的解决使得RNN的训练变得可行，为语音识别技术的发展奠定了基础。2. 深度学习在语音识别中的应用深度学习在语音识别中的应用主要体现在两个方面：声学模型和语言模型。...多模态融合在语音识别中的应用多模态融合指的是将不同模态（如语音、图像、文本等）的信息进行融合，并利用融合后的信息进行语音识别任务。多模态融合在语音识别中具有广阔的应用前景。...另外，通过融合文本信息，可以提供上下文信息，帮助改进语音识别的准确性和流利性。当前，深度学习和多模态融合技术在语音识别领域取得了许多成果。...随着深度学习和多模态融合等技术的不断创新，语音识别将在人机交互、智能助理、语音控制等领域发挥更重要的作用。同时，需要解决一些挑战，如跨语种和远场语音识别等问题，在实际应用中更好地满足用户需求。
多模态机器学习的核心问题 多模态是一种新的人工智能范式，其中各种模态（文本、语音、视频、图像）与多种智能处理算法结合，以实现更高的性能。...在这个领域中最重要的任务是口语翻译、图像引导翻译和视频引导翻译，它们分别利用音频和视觉模态。这些任务与它们的单语对应任务——语音识别、图像字幕和视频字幕——不同之处在于需要模型生成不同语言的输出。...小结 多模态机器学习是一种新的人工智能范式，结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能。多模态机器学习中的核心问题包括表示、翻译、对齐、融合和协同学习。...多模态对齐是找到两种或更多模态之间的关系和对应，多模态融合可能是更重要的问题和挑战之一，协同学习是将学习或知识从一种模态转移到另一种模态的挑战。...20篇论文 深度学习架构的对比分析 解读Toolformer 解读TaskMatrix.AI 解读ChatGPT中的RLHF 一文读懂“语言模型” 知识图谱的5G追溯 图计算的学习与思考 AI系统中的偏差与偏见
MULTIBENCH，一个系统而统一的大规模多模态学习基准，涵盖15个数据集、10种模式、20个预测任务和6个研究领域。...：对图像、音频等单独处理 考虑多模态整体的不完善：比如缺失模态等 MultiZoo：多模态算法集合 涵盖实现multibench整个过程中的算法 数据预处理 WordAlign算法 将各模态信息调整到统一粒度...后期融合表现比较均衡 有些融合方法是专门为2模态设计，有些在2/3模态表现不好 单模态与多模态的权衡 性能与复杂度的权衡 性能与鲁棒性的权衡 结论 一个大规模的基准，统一了以前在多模态研究中互不相干的工作...未来拓展 其他的多模态问题 新的评价指标 多模态迁移学习或者协同学习 多模态多任务学习 思考 MultiBench把以前多模态研究中使用的公开数据集，算法，评价指标等都统一在了一个框架下，期望标准化多模态学习过程...大而全的框架确实能为各类多模态任务提供一个baseline，但是各专业领域内的多模态模型应该是存在一些差异的，就像我们很难期待一个医生能掌握律师干的事情，然而，人工智能的发展确实很快，比人还强大的通用人工智能应该也会实现
今天给大家介绍来自华中农业大学信息学院章文教授课题组在Bioinformatics上发表的一篇关于预测药物与药物相互作用事件的文章。作者提出了一个多模态深度学习框架— DDIMDL。...所有DDIMDL模型的精确召回曲线如下图所示。它们也直观地表明，多模态学习的应用提高了DDIMDL在DDI事件预测中的性能。 ?...这些箱线图清楚地显示，DDIMDL在处理这些事件时比比较的方法产生更好的统计性能，基于多模态深度学习的DDIMDL显著提高了DNN的性能。 ?...提出了一种基于深度学习的多模式深度学习框架DDIMDL，该框架将多种药物特性与深度学习相结合，用于DDI事件预测。...通过使用五折交叉验证进行评估，DDIMDL的性能优于现有的DDI事件预测方法和基线方法。作者经过多方验证，说明了多模态深度学习框架是一种很有前途的DDI事件预测工具。
对于语音情感识别，当前的方法主要包括：1）直接通过语音信号特征；2）通过语音识别的文本特征；3）融合音频-文本的多模态特征。当前的方法忽视了音频和识别文本在时序空间的交互。...在本篇论文中，滴滴提出基于多模态对齐的语音情感识别的模型。在语音情感识别的公开数据集IEMOCAP取得了当前最好的性能。...基于多模态的语音情感识别的方法可以用于智能客服（如客服质检，机器人客服互动式语音应答），其中机器人客服质检主要是根据语音和识别文本对客服和用户的情绪进行分析，辅助质检，机器人客服互动式语音应答主要是根据语音和识别文本对进线用户的情绪进行分析...本文提出的多模态对齐的语音情感识别的模型，主要包括语音的编码器模块，语音识别文本的编码器模块，以及基于注意力机制的多模态融合网络模块，具体的模型结构图如上图。...（UA）评价指标都有显著提高，证明了学习音频和文本对齐信息的多模学习方法的有效性。
本文提出的ViLBERT是一个能够从视觉-语言数据集中学习到任务无关的视觉基础知识的联合模型。ViLBERT扩展了BERT模型以共同推理文本和图像。...本文的关键创新点在于提出一种双流机制，即分别面向视觉和语言的流。该双流能够在共注意力transformer层进行交互： 可以看到上图，绿色是图像模态，紫色是文本模态。...注意力机制，将其发展成一个多模态共注意transformer模块： 4、预训练 训练ViLBERT时采用了2个预训练的任务： 遮蔽多模态建模任务 如上图a所示：遮蔽输入的15%，遮蔽的可能是图片...预测多模态对齐任务 多模态对齐任务如b所示，其目标是预测图像-文本对是否匹配对齐，即本文是否描述了图像。...思考 本文的思想给Transformer系提供了模态融合以及预训练的方案。不仅是文本和图像，如在表格数据模态上建模的AutoInt模型，在用户行为序列模态上建模的BST模型都可以尝试利用本文的方案~~
当我们谈到情绪识别的时候，就不得不提一个在这个领域做出了巨大贡献的人——埃及科学家 Rana el Kaliouby。...回到电脑的情绪识别，其实做法就是在面部提取一些关键的点，将那些相对不变的“锚点”，比如鼻尖，最为一些参考的固定点，然后用像嘴角这样的点来判断你做出的表情。...，然后从某一种特定的表情整体学习其中的特征。...Ekman，那个提出 FACS 的心理学家则和别人合作创立了 Emotient，也是一款情绪识别的软件，同样是利用机器学习的方法通过海量的数据学习构建一个准确的表情识别框架。 ?...目前，情绪识别已经被广泛运用于商业，未来还将会有更加多样的运用前景。 摘自：36氪
导读 多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方法（对于特定任务而言）。...本文讲述了三种融合文本和图像的方法：基于简单操作的，基于注意力的，基于张量的方法。 一、简介 从2010年开始，深度学习方法为语音识别，图像识别和自然语言处理领域带来了巨大的变革。...多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方法（对于特定任务而言）。...二、多模态融合办法 多模态融合是多模态研究中非常关键的研究点，它将抽取自不同模态的信息整合成一个稳定的多模态表征。...然后将这些融合的表示方法用于构建基于深度残差学习的多模态残差网络[27]。还有就是动态参数预测网络，它采用动态权值矩阵来变换视觉特征向量，其参数由文本特征向量哈希动态生成[28]。
人其实是一个多模态学习的总和，所以也有”砖家“说了，多模态学习才是真正的人工智能发展方向。...多模态学习的分类 多模态学习可以划分为以下五个研究方向： 多模态表示学习 Multimodal Representation 模态转化 Translation 对齐 Alignment 多模态融合 Multimodal...多模态表示学习 Multimodal Representation 单模态的表示学习负责将信息表示为计算机可以处理的数值向量或者进一步抽象为更高层的特征向量，而多模态表示学习是指通过利用多模态之间的互补性...视觉-音频识别（Visual-Audio Recognition）： 综合源自同一个实例的视频信息和音频信息，进行识别工作。 ?...比如迁移学习（Transfer Learning）就是属于这个范畴，绝大多数迈入深度学习的初学者尝试做的一项工作就是将 ImageNet 数据集上学习到的权重，在自己的目标数据集上进行微调。 ?
关注公众号，发现CV技术之美 ▊ 写在前面 预训练的视觉语言BERT的目标是学习结合两种模态的表征。...理论上，当其中一个模态的输入缺失时，在两种模态上已经学习好的跨模态表示模型的表现会变差。...在本文中，作者引入了一种跨模态输入消融（cross-modal input ablation） 方法来量化预训练的模型学习使用跨模态信息的程度。...作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 实验结果表明，这些模型确实学习了使用跨模态信息，从而导致多模态表示，但这两种模态对最终结果的影响程度并不相同。...如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。
Transformer 网络结构作为一种性能卓越的神经网络学习器，已经在各类机器学习问题中取得了巨大的成功。...伴随着近年来多模态应用和多模态大数据的蓬勃发展，基于Transformer 网络的多模态学习已经成为了人工智能领域的前沿热点之一。...今天为大家介绍一篇基于Transformer的多模态学习的综述论文“Multimodal Learning with Transformers: A Survey”，该论文已经被IEEE TPAMI录用...全文的主要内容包括： （1）对多模态学习、Transformer 生态体系、多模态大数据时代的背景介绍； （2）以几何拓扑的思想角度对Transformer、视觉Transformer、多模态Transformer...所以，从自注意力设计与演变的角度，归纳总结了基于Transformer的多模态学习实践中的公式化表达，将常见的基于Transformer的多模态交互过程归纳为了6种自注意力操作。
一、引言 之前在我的第5篇热榜第一文章【机器学习】Qwen-VL：基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型中对Qwen-VL如何基于FastAPI封装私有化接口进行了讲述，评论区有人问到如何基于...，做到多厂商、多模型兼容。...OpenAI兼容接口的Qwen-VL服务端和客户端接口，用于交流学习，如有问题与建议欢迎大家留言指正！...、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M以及对应支持1120x1120像素的多模态模型GLM-4V-9B。...为了减小部署与计算开销，GLM-4V-9B没有引入额外的视觉专家模块，采用了直接混合文本和图片数据的方式进行训练，在保持文本性能的同时提升多模态能力，模型架构如图： 2.3 GLM-4V 模型结构 通过之前的文章中讲述的使用
计算机的情绪识别能用来做什么？ 绝大多数的人可能还停留在当年看的美剧《Lie to me》的阶段，想着把情绪识别当测谎仪用，抓疑犯？斗小三？...在麦肯广告的建议下，他们在每个座位上都装了一个类似 Affdex 的情绪识别设备，然后免费向公众开放，门票则依据观众笑容的个数计费，并且承诺只会对观众收取每个笑容 0.3 欧元的费用，最多收取 80 个笑容的钱...如果有人企图掩盖笑容，就会被收取全额 24 欧元的门票。这样的结果是不仅客源提高了 35%，还大大增加了收入。 这个例子趣味性的阐述了情感识别在获得关注度上的应用。我们不难想象到“情感经济”的到来。...比如 Affidavit 就申请了一种就人们的观后反应动态为广告动态定价的专利，还有情绪感知的自动贩卖机，以及按照顾客情绪来决定是否推送广告的 ATM 机等等。...在那份报告中，他们就指出，Emotion Sense 在情绪识别上的准确性已经超过 70%。 摘自：36氪
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