基于TCN-Bi-GRU和交叉注意Transformer的多模态情感识别

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摘 要：多模态语音情感识别是近年来在自然语言处理和机器学习领域备受关注的研究方向之一，不同模态的数据存在异构性和不一致性，将不同模态信息有效地融合起来并学习到高效的表示形式是一个挑战.为此，本文提出了一种新的基于时序信息建模和交叉注意力的多模态语音情感识别模型.首先采用时间卷积网络（Time Con（剩余15895字）

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