Leveraging Label Potential for Enhanced Multimodal Emotion Recognition

📄 arXiv: 2504.05158v1 📥 PDF

作者: Xuechun Shao, Yinfeng Yu, Liejun Wang

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2025-04-07

备注: Main paper (8 pages). Accepted for publication by IJCNN 2025

💡 一句话要点

提出LSGMER模型，利用标签信息增强多模态情感识别的准确性和稳定性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态情感识别 情感标签 标签嵌入 特征融合 联合目标优化

📋 核心要点

  1. 现有MER方法忽略了情感标签中蕴含的丰富信息，限制了模型性能的进一步提升。
  2. LSGMER模型通过标签信号增强模块和联合目标优化方法，充分利用情感标签信息，提升分类准确性和稳定性。
  3. 在IEMOCAP和MELD数据集上的实验表明，LSGMER模型能够有效提升多模态情感识别的性能。

📝 摘要（中文）

多模态情感识别(MER)旨在整合多种模态信息以准确预测情感状态。然而，当前研究主要集中于音频和文本特征的融合，忽略了情感标签中蕴含的宝贵信息。这种忽略可能会阻碍现有方法的性能，因为情感标签包含着丰富的、有洞察力的信息，可以显著地帮助MER。为了克服这一局限性，我们提出了一种名为标签信号引导的多模态情感识别(LSGMER)的新模型。该模型旨在充分利用情感标签信息的力量，以提高MER的分类准确性和稳定性。具体来说，LSGMER采用了一个标签信号增强模块，该模块通过标签嵌入与音频和文本特征交互来优化模态特征的表示，从而能够精确地捕捉情感的细微差别。此外，我们提出了一种联合目标优化(JOO)方法，通过引入归因-预测一致性约束(APC)来增强融合特征和情感类别之间的一致性，从而提高分类准确性。在IEMOCAP和MELD数据集上进行的大量实验证明了我们提出的LSGMER模型的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多模态情感识别中主要关注音频和文本特征的融合，忽略了情感标签本身所蕴含的丰富信息。情感标签可以提供关于情感类别的先验知识，有助于模型更好地理解和区分不同的情感状态。因此，如何有效地利用情感标签信息是当前MER方法的一个痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用情感标签作为一种信号，引导模型学习更具区分性的多模态特征表示。通过将情感标签嵌入与音频和文本特征进行交互，模型可以更好地理解不同模态信息与情感类别之间的关系，从而提高情感识别的准确性。

技术框架：LSGMER模型主要包含两个核心模块：标签信号增强模块（Label Signal Enhancement module）和联合目标优化（Joint Objective Optimization）。标签信号增强模块通过标签嵌入与音频和文本特征交互，优化模态特征的表示。联合目标优化引入归因-预测一致性约束（Attribution-Prediction Consistency Constraint），增强融合特征和情感类别之间的一致性。整体流程是先通过标签信号增强模块提取更优的模态特征，然后通过联合目标优化方法进行分类。

关键创新：论文的关键创新在于提出了标签信号引导的多模态情感识别框架，将情感标签信息显式地融入到特征学习过程中。与现有方法相比，LSGMER模型能够更有效地利用情感标签信息，从而提高情感识别的准确性和稳定性。归因-预测一致性约束(APC)也是一个创新点，它确保了模型预测结果与特征归因的一致性，提高了模型的可解释性。

关键设计：标签信号增强模块的具体实现方式未知，论文中可能使用了注意力机制或其他交互方式来实现标签嵌入与模态特征的融合。联合目标优化中，归因-预测一致性约束的具体形式未知，可能涉及到计算特征归因并使其与预测结果保持一致。损失函数的设计也未知，可能包含分类损失和一致性损失两部分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LSGMER模型在IEMOCAP和MELD数据集上均取得了显著的性能提升。具体提升幅度未知，但论文强调了模型在分类准确性和稳定性方面的优势。与现有基线方法相比，LSGMER模型能够更有效地利用情感标签信息，从而获得更好的情感识别效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、情感聊天机器人、心理健康监测等领域。通过准确识别用户的情感状态，可以提供更个性化、更贴心的服务。例如，在智能客服中，可以根据用户的情绪调整对话策略，提高用户满意度。在心理健康监测中，可以及时发现用户的情绪异常，提供及时的心理支持。

📄 摘要（原文）

Multimodal emotion recognition (MER) seeks to integrate various modalities to predict emotional states accurately. However, most current research focuses solely on the fusion of audio and text features, overlooking the valuable information in emotion labels. This oversight could potentially hinder the performance of existing methods, as emotion labels harbor rich, insightful information that could significantly aid MER. We introduce a novel model called Label Signal-Guided Multimodal Emotion Recognition (LSGMER) to overcome this limitation. This model aims to fully harness the power of emotion label information to boost the classification accuracy and stability of MER. Specifically, LSGMER employs a Label Signal Enhancement module that optimizes the representation of modality features by interacting with audio and text features through label embeddings, enabling it to capture the nuances of emotions precisely. Furthermore, we propose a Joint Objective Optimization(JOO) approach to enhance classification accuracy by introducing the Attribution-Prediction Consistency Constraint (APC), which strengthens the alignment between fused features and emotion categories. Extensive experiments conducted on the IEMOCAP and MELD datasets have demonstrated the effectiveness of our proposed LSGMER model.