多模態情感識別中不完整數據情境下的抗噪聯合表示學習

核心概念

提出一種新的抗噪多模態情感識別模型(NMER)，能夠有效地從不完整的數據中重建健壯的多模態聯合表示。

摘要

本文提出了一種新的抗噪多模態情感識別模型(NMER)。主要包括以下內容:

設計了一個噪聲調度器,通過在不同模態的嵌入層上添加各種類型和強度的噪聲,模擬現實場景中各種不完整情況。這種方法不僅能夠更好地模擬現實情況,而且還能探索一種全新的三個模態都不完整的情況,這在之前的方法中是無法實現的。

提出了一種基於變分自編碼器(VAE)的多模態聯合表示學習網絡,能夠從噪聲數據中重建健壯的多模態聯合表示。這種方法可以充分利用現有噪聲數據的有價值信息,並利用VAE的強大生成能力從噪聲數據中重建健壯的多模態聯合表示,從而實現多模態情感識別。

在基準數據集IEMOCAP和CMU-MOSEI上進行了實驗驗證,結果表明,與現有方法相比,NMER在各種噪聲類型和強度條件下都表現出更優秀的性能和更強的健壯性。

統計資料

在IEMOCAP數據集上,當高斯噪聲強度為-10dB時,NMER的加權準確率(WA)為0.7598,而MEN為0.7120,MCTN為0.7215,MMIN為0.7551,IF-MMIN為0.7543。
在CMU-MOSEI數據集上,當高斯噪聲強度為-10dB時,NMER的WA為0.7596,而MEN為0.7285,MCTN為0.7330,MMIN為0.7438,IF-MMIN為0.7566。

引述

"提出一種新的抗噪多模態情感識別模型(NMER),能夠有效地從不完整的數據中重建健壯的多模態聯合表示。"
"設計了一個噪聲調度器,通過在不同模態的嵌入層上添加各種類型和強度的噪聲,模擬現實場景中各種不完整情況。"
"提出了一種基於變分自編碼器(VAE)的多模態聯合表示學習網絡,能夠從噪聲數據中重建健壯的多模態聯合表示。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Learning Noise-Robust Joint Representation for Multimodal Emotion Recognition under Incomplete Data Scenarios

by Qi Fan (1), ... 於 arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.16114.pdf

深入探究

如何進一步提高NMER模型在三個模態全部噪聲干擾的情況下的性能?

要進一步提高NMER模型在三個模態全部噪聲干擾的情況下的性能，可以考慮以下幾個策略：

增強數據集：通過擴充訓練數據集，增加多樣化的情感樣本，特別是在噪聲環境下的樣本，來提高模型的泛化能力。這可以通過合成數據或使用數據增強技術來實現。

改進噪聲調度器：在噪聲調度器中引入更多類型的噪聲，例如隨機丟失、遮罩或其他形式的數據擾動，以模擬更複雜的現實場景。這樣可以幫助模型學習在多種噪聲條件下的魯棒性。

多任務學習：將NMER模型擴展為多任務學習框架，讓模型同時學習情感識別和噪聲去除的任務。這樣可以促進模型在處理噪聲數據時的性能提升。

自適應學習率：在訓練過程中使用自適應學習率調整策略，根據模型在不同噪聲條件下的表現動態調整學習率，以提高收斂速度和最終性能。

集成學習：考慮使用集成學習方法，將多個NMER模型的預測結果進行融合，以提高在噪聲環境下的穩定性和準確性。

除了高斯噪聲和脈沖噪聲,是否還有其他類型的噪聲可以用於模擬不完整數據?

除了高斯噪聲和脈沖噪聲，還有多種其他類型的噪聲可以用於模擬不完整數據，這些噪聲包括：

白噪聲：這是一種包含所有頻率的隨機信號，常用於模擬環境噪聲，能夠有效地測試模型在各種背景噪聲下的性能。

隨機丟失：通過隨機丟失數據中的某些部分來模擬數據不完整的情況，這可以幫助模型學習如何處理缺失信息。

遮罩噪聲：在數據中隨機遮罩某些特徵，這種方法可以幫助模型學習在部分信息缺失的情況下進行推斷。

重複噪聲：在數據中引入重複的片段或特徵，這可以模擬數據傳輸過程中的錯誤，幫助模型學習如何處理冗餘信息。

變形噪聲：對數據進行幾何變形或顏色變化，特別是在視覺模態中，這可以幫助模型適應不同的視覺條件。

這些噪聲類型的引入可以使模型在訓練過程中面對更真實的數據不完整情況，從而提高其在實際應用中的魯棒性。

在實際應用中,如何根據不同的應用場景和數據特點,靈活調整NMER模型的參數和結構,以獲得最佳的情感識別效果?

在實際應用中，根據不同的應用場景和數據特點靈活調整NMER模型的參數和結構，可以考慮以下幾個方面：

數據特徵分析：首先對數據進行特徵分析，了解不同模態的特性和噪聲影響，根據這些特性調整模型的結構，例如選擇合適的編碼器和解碼器架構。

參數調整：根據數據的噪聲水平和不完整性，調整噪聲調度器的參數，如噪聲類型、強度和持續時間，以模擬真實場景中的數據特徵。

模型結構選擇：根據應用場景的需求選擇合適的模型結構，例如在需要高準確率的場景中，可以增加模型的深度和寬度，或使用更複雜的網絡架構來提高表現。

訓練策略：根據數據的特點選擇合適的訓練策略，例如使用增量學習或遷移學習來適應新數據，這樣可以提高模型在新場景下的適應性。

性能評估：在不同的應用場景中進行性能評估，根據評估結果不斷調整模型的參數和結構，以達到最佳的情感識別效果。

通過這些靈活的調整策略，可以使NMER模型更好地適應不同的應用場景和數據特點，從而提高情感識別的準確性和穩定性。