Multimodal Emotion Recognition in Conversations: A Survey of Methods, Trends, Challenges and Prospects

📄 arXiv: 2505.20511v2 📥 PDF

作者: Chengyan Wu, Yiqiang Cai, Yang Liu, Pengxu Zhu, Yun Xue, Ziwei Gong, Julia Hirschberg, Bolei Ma

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-09-09)

备注: EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

多模态对话情感识别综述：方法、趋势、挑战与展望

🎯 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 对话系统 人机交互 情感计算 语音识别 自然语言处理 深度学习 综述

📋 核心要点

  1. 现有基于文本的情感识别方法在实际对话系统中难以提供细致的情感理解，无法满足人机交互的需求。
  2. 多模态对话情感识别(MERC)通过融合文本、语音和视觉信息，提升人机交互的自然性和情感理解能力。
  3. 该综述全面考察MERC，分析方法、趋势和挑战，为情感智能系统的发展提供指导。

📝 摘要（中文）

本文对多模态对话情感识别(MERC)进行了系统性综述。MERC旨在通过整合文本、语音和视觉信号等多种模态的信息，准确识别对话中的情感。该综述涵盖了MERC的动机、核心任务、代表性方法和评估策略。此外，还探讨了该领域最新的研究趋势，重点关注了关键挑战，并概述了未来的发展方向。随着对情感智能系统兴趣的日益增长，本综述为推进MERC研究提供了及时的指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决对话场景下，仅依赖单一模态（如文本）进行情感识别的局限性问题。现有方法无法充分利用语音、视觉等其他模态的信息，导致情感识别的准确性和鲁棒性不足。尤其是在真实场景中，对话的情感表达往往是多模态融合的结果，单一模态难以捕捉到完整的情感信息。

核心思路：论文的核心思路是对现有多模态对话情感识别的研究进行系统性的梳理和总结，从而为该领域的研究者提供一个全面的参考。通过分析现有方法的优缺点，指出当前研究面临的挑战，并展望未来的发展方向，为后续研究提供指导。

技术框架：该论文是一篇综述文章，其技术框架主要体现在对现有研究的分类和总结上。具体来说，文章首先介绍了MERC的基本概念和任务定义，然后对现有的方法进行了分类，例如基于特征融合的方法、基于注意力机制的方法等。接着，文章讨论了MERC的评估策略，并分析了当前研究面临的挑战，例如模态之间的不对齐问题、数据稀缺问题等。最后，文章展望了MERC的未来发展方向，例如探索新的模态信息、研究更有效的融合方法等。

关键创新：该论文的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅对现有的MERC方法进行了详细的分类和总结，还深入分析了当前研究面临的挑战，并提出了未来的发展方向。这为研究者提供了一个清晰的研究路线图，有助于推动MERC领域的发展。

关键设计：作为一篇综述文章，该论文的关键设计在于其组织结构和内容呈现方式。文章采用了清晰的逻辑结构，从基本概念到具体方法，再到挑战和展望，逐步深入地介绍了MERC领域的研究现状。同时，文章还使用了大量的图表和案例，使得内容更加易于理解和掌握。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述全面梳理了多模态对话情感识别领域的研究进展，深入分析了现有方法的优缺点，并指出了当前研究面临的关键挑战，例如模态不对齐、数据稀缺等问题。此外，文章还展望了未来的研究方向，例如探索新的模态信息、研究更有效的融合方法等，为该领域的研究者提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

多模态对话情感识别在人机交互、智能客服、心理健康监测等领域具有广泛的应用前景。它可以提升对话系统的自然性和情感理解能力，使人机交互更加流畅和自然。在智能客服领域，MERC可以帮助客服系统更好地理解用户的情感需求，从而提供更个性化的服务。在心理健康监测领域，MERC可以用于识别用户的情绪状态，从而为心理咨询师提供辅助诊断信息。

📄 摘要（原文）

While text-based emotion recognition methods have achieved notable success, real-world dialogue systems often demand a more nuanced emotional understanding than any single modality can offer. Multimodal Emotion Recognition in Conversations (MERC) has thus emerged as a crucial direction for enhancing the naturalness and emotional understanding of human-computer interaction. Its goal is to accurately recognize emotions by integrating information from various modalities such as text, speech, and visual signals. This survey offers a systematic overview of MERC, including its motivations, core tasks, representative methods, and evaluation strategies. We further examine recent trends, highlight key challenges, and outline future directions. As interest in emotionally intelligent systems grows, this survey provides timely guidance for advancing MERC research.