跨语言语音情感识别的核心挑战与多语言联合建模技术？ 热门官方

回答：核心挑战：①不同语言的情感表达声学特征差异显著（如中文“愤怒”常伴随声调升高，英文“anger”更依赖语速加快）；②低资源语言（如小语种）缺乏标注数据；③文化背景导致情感语义映射差异（如某些语言中“沉默”表“尊重”而非“冷漠”）。多语言联合建模技术：①共享-私有特征分离：用多语言Transformer（如mBERT、XLM-R）提取跨语言共享的情感特征（如韵律共性）与语言私有特征（如语种特有发音习惯），共享特征用于低资源语言迁移；②对比学习跨语言对齐：通过跨语言对比损失（如InfoNCE）将不同语言的情感特征映射到统一空间（如Valence-Arousal空间），使“喜悦”在各语言中的特征距离<0.2；③零样本跨语言迁移：基于CLIP-style多模态模型（如ImageBind扩展至语音-情感），用图像情感标签（如“喜悦的脸”）作为桥接，实现无标注低资源语言的情感识别。实验显示，多语言联合模型在低资源语言（如斯瓦希里语）上的识别准确率达65%，较单语言模型提升40%。