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回答：上下文连贯性指生成内容需与前文情感逻辑一致（如前文“经历挫折”，后文情感应偏向“坚韧”而非突兀的“狂喜”），基于情节记忆的生成模型：①情节记忆模块：用键值对记忆网络存储前文的关键情节（如“挫折事...
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回答：鲁棒性测试需生成多样化对抗样本，评估模型在极端条件下的性能：①对抗样本生成：白盒攻击（如FGSM、PGD，已知模型参数）生成像素级扰动，黑盒攻击（如Boundary Attack，仅通过输入输出...
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回答：模态冲突指不同模态的情感识别结果矛盾（如面部“愤怒”但语音“平静”），基于证据理论（Dempster-Shafer Theory, DST）的消解：①基本概率分配（BPA）：为每个模态的情感识别...
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回答：情感过强（如目标“喜悦”生成“狂喜到失控”）或过弱（如“有点开心”生成“毫无波澜”）影响生成质量，基于强化学习的奖励shaping：①状态：当前生成内容的情感强度（如用情感分类器输出的概率值）、...
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回答：冷启动指模型面对新用户（无历史数据）或新场景（如从未见过的光照条件）时的性能骤降，解决方法：①元学习初始化：用MAML训练模型，使其能通过少量新用户/场景数据（如5个样本）快速适应，新用户情感识...
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回答：多任务学习（MTL）同时学习情感识别与相关任务（如性别识别、年龄识别），通过共享特征提升情感识别性能，关键是平衡共享特征与任务特定特征：①架构设计：共享特征提取器（如CNN backbone）提...
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回答：重复生成指模型生成内容时出现重复短语/句子（如“今天开心今天开心今天开心”），缓解方法：①训练目标改进：用覆盖度损失（Coverage Loss）惩罚重复token的生成，覆盖度向量记录已生成t...
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回答：模型剪枝通过移除冗余参数减小模型体积，敏感度分析确定各层/通道的重要性：①敏感度分析：逐层/逐通道剪枝（如剪枝10%通道），观察剪枝后模型准确率下降幅度，下降幅度大的层/通道为敏感（需保留），反...
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回答：情感数据常不平衡（如“中性”样本占70%，“厌恶”占5%），导致模型偏向多数类，组合策略：①过采样少数类：用SMOTE（合成少数类样本）或GAN生成“厌恶”样本，使各类别样本比例均衡（如1:1:...
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回答：基于Transformer的多模态情感生成（如文本→语音+面部表情）核心技术：①跨模态注意力：在解码器中引入跨模态注意力层，让文本特征（如“喜悦”）引导语音与面部特征的生成，如文本token“开...
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回答：情感时间序列（如语音帧序列、生理信号序列）具有时序依赖与情感周期性，数据增强需保留时序特性：①时间扭曲（Time Warping）：用动态时间规整（DTW）或样条插值拉伸/压缩局部时序（如将“愤...
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回答：不同场景下各模态对情感识别的贡献不同（如驾驶员戴墨镜时面部模态权重降低，语音模态权重升高），基于强化学习（RL）的动态权重分配：①状态空间：当前多模态特征的质量（如面部清晰度、语音信噪比）、历史...
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回答：情感一致性需同时衡量生成内容与目标情感的语义关联性（是否围绕情感主题）与情感极性匹配度（是否为目标情感），融合评价指标设计：①语义相似性：用Sentence-BERT计算生成文本与目标情感主题文...
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回答：对比学习通过构造正样本对（同一情感的不同模态/视角）与负样本对（不同情感），学习情感判别性表征，核心步骤：①正样本构造：同一情感的不同模态（如“喜悦”的面部表情与语音）、同一模态的不同增强视图（...
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回答：不同说话人的基频（F0）范围差异大（如男性F0均值130Hz，女性210Hz），时长差异也会影响情感识别（如愤怒时语速快、音节时长缩短），需韵律特征增强：①基频归一化：用z-score归一化（减...
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回答：知识蒸馏通过“教师模型（大模型、高精度）指导学生模型（小模型、低复杂度）”实现模型轻量化，教师-学生架构设计：①教师模型：选用高精度多模态情感识别模型（如ViT-BERT，准确率85%）；②学生...
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回答：无监督情感识别无需标注数据，核心原理是用聚类算法（如K-Means、DBSCAN、深度聚类（Deep Clustering））将情感特征自动分组，每组对应一种情感状态。优势：①摆脱对标注数据的依...
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回答：智能座舱需同步采集驾驶员的面部视频、车内语音、生理信号（如方向盘握力、心率）、车辆状态（车速、转向角）等多模态数据，核心技术与预处理流程：①硬件同步：采用PTP（精确时间协议）或硬件触发信号（如...
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回答：情感神经反馈通过BCI实时解码脑信号（如EEG）识别情感状态，并反馈给用户（如“检测到焦虑→播放舒缓音乐”），核心挑战：①实时性：从脑信号采集到反馈输出的延迟需80%（临床可用），需采用多通道E...
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回答：情感建模工具链涵盖数据处理、模型开发、训练、评估、部署全流程，主流工具对比：①数据处理：OpenFace（面部特征提取，支持AU检测，精度98%）、Librosa（语音特征提取，支持MFCC/C...