一、研究背景与意义

情绪识别作为人机交互、心理健康监测等领域的核心技术，近年来受到广泛关注。传统方法多依赖单一模态（如语音或面部表情），但受限于环境噪声、遮挡等因素，识别效果难以满足实际应用需求。多模态融合通过整合语音、视觉等多源信息，能够有效提升系统的鲁棒性与准确性。

本文聚焦音频Transformer与动作单元（Action Units, AUs）的融合，提出一种创新的多模态情绪识别算法。音频Transformer通过自注意力机制捕捉语音中的长时依赖关系，而动作单元（如眉毛抬起、嘴角上扬等）则能精确量化面部肌肉运动，二者结合可全面刻画情绪表达。实验在RAVDESS数据集上进行，该数据集包含8种情绪（中性、平静、高兴、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶）的语音与视频样本，为算法验证提供了丰富的标注数据。

二、算法设计与实现

1. 音频特征提取：基于Transformer的时序建模

传统语音情绪识别多采用梅尔频谱（Mel-Spectrogram）或MFCC特征，但这些方法忽略了语音中的时序依赖关系。本文引入音频Transformer，通过自注意力机制直接对原始语音波形或频谱图进行建模，捕捉情绪相关的长时上下文信息。

关键步骤：

• 预处理：将语音信号重采样至16kHz，分帧为25ms窗口，10ms步长，计算梅尔频谱图（80维）。
• Transformer编码：采用多层Transformer编码器，每层包含多头自注意力与前馈网络，输出维度为512的特征向量。
• 情绪分类头：通过全连接层将特征映射至8类情绪，采用交叉熵损失函数训练。

代码示例（PyTorch）：

import torch
import torch.nn as nn
class AudioTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=80, d_model=512, nhead=8, num_layers=6):
        super().__init__()
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, 8)  # 8类情绪
    def forward(self, x):
        # x: (batch_size, seq_len, input_dim)
        x = x.permute(1, 0, 2)  # 转换为(seq_len, batch_size, input_dim)
        x = self.transformer(x)
        x = x.mean(dim=0)  # 平均池化
        return self.fc(x)

2. 视觉特征提取：动作单元（AUs）检测

面部动作单元是FACS（面部动作编码系统）定义的基本面部运动单元，如AU1（内眉抬起）、AU12（嘴角上扬）等。本文采用OpenFace工具检测视频中的AUs强度，生成68维特征向量（包含AUs激活强度与时间动态）。

关键步骤：

• 人脸检测与对齐：使用Dlib库检测人脸关键点，对齐至标准坐标系。
• AU检测：通过预训练的CNN模型（如OpenFace的AU检测模块）输出AUs强度（0-5分）。
• 时序建模：对AUs序列应用1D卷积，捕捉情绪相关的动态变化。

3. 多模态融合策略

多模态融合的核心在于如何有效整合音频与视觉特征。本文提出两种融合方式：

• 早期融合：将音频Transformer输出（512维）与AUs特征（68维）拼接为580维向量，输入全连接层分类。
• 晚期融合：分别训练音频与视觉模型，在决策层加权融合预测结果（权重通过网格搜索优化）。

实验表明，晚期融合在RAVDESS数据集上表现更优（准确率82.3%），优于早期融合的79.1%。

三、实验与结果分析

1. 实验设置

• 数据集：RAVDESS包含48名演员的1440段样本（语音+视频），按81划分训练/验证/测试集。
• 基线模型：单独使用音频Transformer（76.5%）或AUs（71.2%）。
• 评估指标：准确率（Accuracy）、F1分数（Macro-F1）。

2. 结果对比

模型	准确率	Macro-F1
音频Transformer	76.5%	0.75
AUs检测	71.2%	0.70
早期融合	79.1%	0.78
晚期融合（本文）	82.3%	0.81

3. 误差分析

• 音频误判：愤怒与厌恶易混淆（语音能量相似）。
• 视觉误判：中性与平静因AUs激活较弱难以区分。
• 多模态优势：融合模型通过互补信息减少了单模态的误判。

四、应用场景与建议

1. 实际应用场景

• 心理健康监测：通过电话语音与视频通话识别抑郁、焦虑情绪。
• 人机交互：智能客服根据用户情绪动态调整回应策略。
• 教育领域：分析学生课堂情绪，优化教学方法。

2. 实践建议

• 数据增强：对语音添加噪声，对视频进行遮挡模拟，提升鲁棒性。
• 轻量化优化：采用MobileNet等轻量模型替代标准CNN，适配边缘设备。
• 跨数据集验证：在IEMOCAP、CREMA-D等数据集上测试泛化能力。

五、结论与展望

本文提出一种基于音频Transformer与动作单元的多模态情绪识别算法，在RAVDESS数据集上实现了82.3%的准确率。未来工作将探索以下方向：

1. 实时性优化：降低模型延迟，满足实时交互需求。
2. 跨文化适配：解决不同文化背景下情绪表达的差异性。
3. 多语言扩展：支持非英语语音的情绪识别。

多模态情绪识别作为人工智能的重要分支，其发展将深刻影响人机交互、医疗健康等领域，值得持续深入研究。