Enhancing Multimodal Emotion Recognition through Multi-Granularity Cross-Modal Alignment

📄 arXiv: 2412.20821v1 📥 PDF

作者: Xuechen Wang, Shiwan Zhao, Haoqin Sun, Hui Wang, Jiaming Zhou, Yong Qin

分类: eess.AS, cs.CL, cs.SD

发布日期: 2024-12-30

备注: ICASSP 2025-2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

💡 一句话要点

提出多粒度跨模态对齐框架MGCMA，提升多模态情感识别性能。

🎯 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 跨模态对齐 多粒度学习 人机交互 情感计算

📋 核心要点

  1. 现有MER方法采用单一对齐策略，无法充分捕捉情感表达的复杂性和模糊性，限制了模型性能。
  2. MGCMA框架通过分布、实例和token三个粒度进行跨模态对齐，实现情感信息的多层次感知。
  3. 在IEMOCAP数据集上的实验表明，MGCMA框架优于当前最先进的技术，提升了情感识别的准确率。

📝 摘要（中文）

多模态情感识别(MER)利用语音和文本，已成为人机交互中的关键领域，需要复杂的方法来进行有效的多模态融合。跨模态对齐特征是一个重大挑战，而现有方法通常采用单一的对齐策略，这限制了模型性能，并且无法解决情感表达中固有的复杂性和模糊性。本文提出了一种多粒度跨模态对齐(MGCMA)框架，其特点是包含基于分布、基于实例和基于token的对齐模块的综合方法。该框架能够实现跨模态情感信息的多层次感知。在IEMOCAP上的实验表明，我们提出的方法优于当前最先进的技术。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感识别旨在融合语音和文本信息，准确识别人类情感。现有方法主要痛点在于跨模态特征对齐不足，通常只采用单一粒度的对齐策略，无法充分捕捉不同模态间复杂的情感关联，导致模型性能受限。情感表达本身具有复杂性和模糊性，单一对齐策略难以有效应对。

核心思路：论文的核心思路是提出一种多粒度跨模态对齐（MGCMA）框架，从分布、实例和token三个不同粒度对语音和文本特征进行对齐。通过多层次的对齐，模型能够更全面地理解不同模态间的情感关联，从而提升情感识别的准确性。这种多粒度的方法旨在捕捉情感表达的复杂性和细微差别。

技术框架：MGCMA框架包含三个主要的对齐模块：基于分布的对齐模块、基于实例的对齐模块和基于token的对齐模块。基于分布的对齐模块旨在对齐不同模态的整体分布特征；基于实例的对齐模块关注于对齐特定实例的情感表达；基于token的对齐模块则着重于对齐文本和语音中的关键token。这三个模块协同工作，共同提升跨模态特征的对齐效果。整体流程是先提取语音和文本特征，然后分别通过三个对齐模块进行对齐，最后将对齐后的特征融合进行情感分类。

关键创新：MGCMA框架的关键创新在于其多粒度的对齐策略。与现有方法单一的对齐方式不同，MGCMA框架能够从多个层次理解和对齐跨模态特征，从而更全面地捕捉情感表达的复杂性。这种多粒度的方法使得模型能够更好地处理不同模态间的情感差异和关联，提升情感识别的准确性。这是与现有方法最本质的区别。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：各个对齐模块的具体实现方式（例如，使用什么损失函数来衡量分布、实例和token之间的距离），不同对齐模块的权重分配，以及最终特征融合的方式。具体的网络结构和参数设置未知，需要查阅论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的MGCMA框架在IEMOCAP数据集上取得了优于当前最先进技术的效果。具体的性能数据和提升幅度未知，需要查阅论文原文。但摘要中明确指出，该方法能够更好地处理跨模态情感识别任务，验证了多粒度对齐策略的有效性。

🎯 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。通过更准确地识别用户的情感，可以提升人机交互的自然性和有效性。未来，该技术有望在医疗、教育、娱乐等领域发挥重要作用，例如，辅助医生进行心理诊断，为学生提供个性化的学习体验，以及提升游戏和娱乐内容的沉浸感。

📄 摘要（原文）

Multimodal emotion recognition (MER), leveraging speech and text, has emerged as a pivotal domain within human-computer interaction, demanding sophisticated methods for effective multimodal integration. The challenge of aligning features across these modalities is significant, with most existing approaches adopting a singular alignment strategy. Such a narrow focus not only limits model performance but also fails to address the complexity and ambiguity inherent in emotional expressions. In response, this paper introduces a Multi-Granularity Cross-Modal Alignment (MGCMA) framework, distinguished by its comprehensive approach encompassing distribution-based, instance-based, and token-based alignment modules. This framework enables a multi-level perception of emotional information across modalities. Our experiments on IEMOCAP demonstrate that our proposed method outperforms current state-of-the-art techniques.