多模态情感识别模型的注意力机制设计与优化技术？ 热门官方

回答：注意力机制是多模态融合的核心，主流设计包括：①模态内注意力（如Self-Attention捕捉语音信号内的时序依赖、Vision Transformer捕捉面部图像的空间依赖）；②模态间注意力（如Cross-Attention建模语音与面部表情的关联，动态加权不同模态的贡献，如“愤怒”情感中面部表情权重0.7，语音权重0.3）；③时空注意力（如Video Transformer同时捕捉视频的空间特征与时间动态）。优化技术：①稀疏注意力（如Longformer的滑动窗口注意力，降低计算复杂度）；②分层注意力（如先模态内注意力提取局部特征，再模态间注意力融合全局特征）；③可解释性注意力（如Grad-CAM可视化注意力权重，定位情感相关的关键特征区域）。关键技术挑战是动态场景下注意力权重的稳定性（如光照变化导致面部注意力偏移）。