多模态情感识别的“实时性瓶颈”：从数据采集到结果输出的端到端延迟优化？ 热门官方

回答：实时情感交互（如智能座舱、直播弹幕情感分析）要求端到端延迟<200ms，优化环节：①数据采集并行化：摄像头（30fps）、麦克风（16kHz）、生理传感器（100Hz）同步触发采集，避免串行等待，数据采集延迟从50ms降至10ms；②预处理硬件加速：用FPGA实现图像resize（延迟<1ms）、语音降噪（<5ms），替代CPU预处理（延迟30ms）；③轻量化模型推理：采用模型量化（FP32→INT8）+剪枝（移除30%冗余层）的情感识别模型（如MobileNetV3+LSTM），推理延迟从80ms降至30ms；④结果输出流水线：预处理与推理并行执行（如采集第t帧图像时，推理第t-1帧结果），总延迟控制在80ms内（远低于200ms阈值）。典型应用如NVIDIA DRIVE IX座舱系统，端到端情感识别延迟仅75ms。