心灵捕手-真实场景下鲁棒多模态情感识别研究

简介

本研究聚焦于真实世界的多模态情感识别任务，提出一种"检测-修复-融合"的策略：通过挖掘其他模态的正确情感线索，修正文本模态的错误情感表征，从而提升模型在语音转文本（ASR）错误场景下的鲁棒性。相关研究成果已发表于中科院一区Top期刊《IEEE Transactions on Affective Computing》（影响因子9.6），负责人担任第一作者。