多源情绪数据融合处理
📚 共计 30 章节
01
情绪数据概述
情绪定义与维度 · 文本/语音/视频/生理信号来源 · 多源挑战
基础
多模态
02
数据预处理基础
缺失值/异常值清洗 · 标准化归一化 · 时间序列对齐
清洗
对齐
03
文本情绪特征提取
LIWC/NRC词典 · TF-IDF/Word2Vec · BERT/RoBERTa
NLP
深度学习
04
语音情绪特征提取
MFCC/基频/能量 · 韵律特征 · CNN/LSTM模型
声学
时序
05
视频情绪特征提取
面部动作单元AU · 表情识别FER · 3D卷积C3D
视觉
AU
06
生理信号情绪特征提取
ECG特征 · GSR皮肤电反应 · EEG脑电图
生理
信号
07
特征级融合策略
早期融合 · 拼接策略 · 加权融合 · 注意力特征选择
融合
特征
08
决策级融合策略
晚期融合 · 投票机制 · 加权平均 · 堆叠泛化
集成
决策
09
模型级融合策略
混合模型 · 多任务学习 · 共享表示学习
多任务
共享
10
基于注意力机制的融合
自注意力 · 跨模态注意力 · 多头注意力
注意力
Transformer
11
时序融合模型
RNN · LSTM · GRU 在融合中的应用
时序
循环网络
12
图神经网络融合
GCN · GAT · 异构图融合
图网络
关系
13
对抗性融合方法
GAN数据增强 · 域自适应 · 对抗训练
对抗
域适应
14
缺失模态处理
模态补全 · 模态翻译 · 鲁棒融合策略
鲁棒
缺失
15
不确定性量化
贝叶斯深度学习 · Monte Carlo Dropout · 证据深度学习
不确定性
贝叶斯
16
可解释性融合
注意力权重可视化 · Shapley值 · LIME
可解释
可视化
17
多源情绪数据集
IEMOCAP · CMU-MOSI · MELD · DEAP · SEED
数据集
基准
18
评估指标
准确率/F1 · 混淆矩阵 · MSE · 皮尔逊相关系数
指标
评价
19
融合框架搭建
PyTorch Lightning · TFX · MMF框架
框架
工程
20
实时融合系统
流式数据处理 · 在线学习 · 边缘计算部署
实时
边缘
21
跨文化情绪融合
文化差异影响 · 跨语种迁移 · 多文化数据集
跨文化
迁移
22
隐私保护融合
联邦学习 · 差分隐私 · 安全多方计算SMPC
隐私
联邦
23
多模态对齐
动态时间规整DTW · 对比学习 · 跨模态检索
对齐
对比
24
情绪状态跟踪
Valence-Arousal-Dominance · 卡尔曼滤波 · 粒子滤波
跟踪
连续
25
人机交互应用
情感聊天机器人 · 自适应学习 · 智能健康监测
应用
HCI
26
多源情绪数据可视化
雷达图 · 热力图 · 时序折线图 · 3D情绪空间
可视化
3D
27
模型压缩与加速
知识蒸馏 · 剪枝 · 量化 · 轻量化网络
压缩
加速
28
鲁棒性增强
Mixup/CutMix · 对抗防御 · 标签噪声处理
鲁棒
增强
29
最新研究进展
LLM情绪分析 · 多模态基础模型 (ImageBind, Data2Vec)
前沿
基础模型
30
综合项目实战
数据采集到部署 · 端到端多源情绪融合系统
实战
全流程