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自動情感識別是一個非常具有挑戰性的課題，并且有著廣泛的應用價值．本文探討了在多文化場景下的多模態情感識別問題．我們從語音聲學和面部表情等模態分別提取了不同的情感特征。包括傳統的手工定制特征和基于深度學習的特征，并通過多模態融合方法結合不同的模態。比較不同單模態特征和多模態特征融合的情感識別性能．我們在CHEAVD中文多模態情感數據集和AFEW英文多模態情感數據集進行實驗，通過跨文化情感識別研究，我們驗證了文化因素對于情感識別的重要影響，并提出3種訓練策略提高在多文化場景下情感識別的性能，包括：分文化選擇模型、多文化聯合訓練以及基于共同情感空間的多文化聯合訓練，其中基于共同情感空問的多文化聯合訓練通過將文化影響與情感特征分離。在語音和多模態情感識別中均取得最好的識別效果．
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