MCIHN: A Hybrid Network Model Based on Multi-path Cross-modal Interaction for Multimodal Emotion Recognition

📄 arXiv: 2510.24827v1 📥 PDF

作者: Haoyang Zhang, Zhou Yang, Ke Sun, Yucai Pang, Guoliang Xu

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-10-28

备注: The paper will be published in the MMAsia2025 conference proceedings

💡 一句话要点

提出基于多路径跨模态交互的混合网络MCIHN，用于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 跨模态交互 对抗自编码器 特征融合 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理多模态情感识别中模态差异大和单模态情感信息表征困难的问题。
  2. MCIHN通过对抗自编码器学习判别性特征，并利用跨模态门机制减少模态差异，融合交互特征。
  3. 在SIMS和MOSI数据集上的实验表明，MCIHN模型在多模态情感识别任务上表现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

多模态情感识别对于未来人机交互至关重要。然而，由于不同模态之间的差异以及难以表征单模态情感信息，准确的情感识别仍然面临重大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多路径跨模态交互的混合网络模型（MCIHN）。首先，针对每个模态分别构建对抗自编码器（AAE）。AAE学习判别性情感特征，并通过解码器重建特征，以获得关于情感类别的更具判别性的信息。然后，将来自不同模态AAE的潜在代码输入到预定义的跨模态门机制模型（CGMM）中，以减少模态之间的差异，建立交互模态之间的情感关系，并生成不同模态之间的交互特征。使用特征融合模块（FFM）进行多模态融合，以实现更好的情感识别。在公开的SIMS和MOSI数据集上进行的实验表明，MCIHN取得了优异的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多模态情感识别旨在从多种模态（如语音、文本、视频）的数据中准确识别情感。现有方法的痛点在于，不同模态之间存在显著差异，难以有效融合；同时，如何充分表征单模态的情感信息也是一个挑战。这些问题限制了情感识别的准确性和鲁棒性。

核心思路：本文的核心思路是利用对抗自编码器（AAE）学习每个模态的判别性特征，并通过跨模态门机制（CGMM）来减少模态之间的差异，建立模态间的交互关系。通过这种方式，模型能够更好地理解和融合来自不同模态的情感信息，从而提高情感识别的准确性。

技术框架：MCIHN模型的整体架构包括以下几个主要模块：1) 针对每个模态构建的对抗自编码器（AAE），用于学习判别性情感特征；2) 跨模态门机制模型（CGMM），用于减少模态差异并生成交互特征；3) 特征融合模块（FFM），用于融合来自不同模态的特征，最终进行情感分类。流程上，首先使用AAE提取各模态特征，然后通过CGMM进行跨模态交互，最后使用FFM进行融合和分类。

关键创新：MCIHN的关键创新在于其多路径跨模态交互机制。与传统的直接融合多模态特征的方法不同，MCIHN通过CGMM显式地建模了模态之间的交互关系，从而更好地利用了不同模态之间的互补信息。此外，使用AAE学习判别性特征也有助于提高模型的鲁棒性。

关键设计：AAE的具体结构未知，但其目标是学习判别性情感特征并进行特征重建。CGMM的具体实现细节未知，但其核心功能是减少模态差异并生成交互特征。FFM的具体融合方式未知，但其目标是有效融合来自不同模态的特征。损失函数的设计可能包括AAE的重建损失、判别损失以及情感分类的交叉熵损失等。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

MCIHN模型在SIMS和MOSI两个公开数据集上进行了实验，结果表明其性能优于现有的多模态情感识别方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，但强调了MCIHN取得了优异的性能。未来的研究可以进一步提供具体的性能指标和对比结果。

🎯 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、在线教育等领域。通过准确识别用户的情感状态，可以实现更自然、更个性化的人机交互，提升用户体验。未来，该技术有望在医疗、教育、娱乐等领域发挥更大的作用，例如辅助医生进行心理诊断，为学生提供个性化学习方案等。

📄 摘要（原文）

Multimodal emotion recognition is crucial for future human-computer interaction. However, accurate emotion recognition still faces significant challenges due to differences between different modalities and the difficulty of characterizing unimodal emotional information. To solve these problems, a hybrid network model based on multipath cross-modal interaction (MCIHN) is proposed. First, adversarial autoencoders (AAE) are constructed separately for each modality. The AAE learns discriminative emotion features and reconstructs the features through a decoder to obtain more discriminative information about the emotion classes. Then, the latent codes from the AAE of different modalities are fed into a predefined Cross-modal Gate Mechanism model (CGMM) to reduce the discrepancy between modalities, establish the emotional relationship between interacting modalities, and generate the interaction features between different modalities. Multimodal fusion using the Feature Fusion module (FFM) for better emotion recognition. Experiments were conducted on publicly available SIMS and MOSI datasets, demonstrating that MCIHN achieves superior performance.