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Multimodal Emotion Recognition Using Modality-Wise Knowledge Distillation
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AI
DOI：10.3390/s25206341.png)
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摘要
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多模态情感识别（MER）旨在利用多个传感器同时估计情感状态。大多数以往的MER模型通过模态级编码器提取单模态表示，并将它们组合成多模态表示以进行情感分类，这些模型是根据MER的最终输出目标进行训练的。如果在训练过程中某个特定模态的编码器优化程度优于其他模态，则其他编码器的参数可能无法得到充分更新以提供最佳性能。在本文中，我们提出了一种使用模态级知识蒸馏的MER方法，该方法利用预训练的单模态情感识别模型来调整单模态编码器。在CREMA-D和IEMOCAP数据库上的实验结果表明，所提出的方法不仅克服了优化不平衡现象，优于以往的方法，而且还可以与这些方法有效结合。
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