多模态情感识别中的模态缺失问题：鲁棒融合与补全技术？ 热门官方

回答：模态缺失指实际场景中部分模态不可用（如摄像头故障导致无面部数据，或用户静音导致无语音数据）。鲁棒融合与补全技术：①缺失模态鲁棒融合：设计对模态缺失不敏感的融合机制，如注意力机制中动态降低缺失模态的权重（如面部缺失时，语音与文本权重提升至0.5/0.5），或用跨模态注意力（如用文本“我很愤怒”引导语音特征提取）；②缺失模态补全：基于可见模态预测缺失模态特征，如用GAN根据文本“喜悦”生成对应的面部微笑特征，或用VAE根据语音韵律补全面部表情动作单元；③零样本模态融合：训练模型时不假设所有模态存在，用“模态掩码”随机屏蔽部分模态进行训练，使模型适应任意模态组合（如仅文本、仅语音、文本+生理信号）。实验显示，鲁棒融合技术在模态随机缺失30%的情况下，准确率仅下降8%，较传统融合下降25%的表现更优。