机译:通过利用基于注意力的双向LSTM-RNN进行多模式情感识别来探索时间表示
College of Computer and Information Engineering Tianjin Normal University Tianjin 300387 China;
School of Artificial Intellgence and the Hebei Provincial Key Laboratory of Big Data Computing Hebei University of Technology Tianjin 300401 China;
Emotion recognition; EEG signals; Physiological signals; Deep learning; Multimedia content; Multi-modal fusion;
机译:基于注意力的卷积跳过双向长期短期记忆网络,用于语音情感识别
机译:利用基于EEG的情感识别的空间卷积特征
机译:校正:使用双向LSTM的情感和情感分类的关注多峰语境融合
机译:基于LSTM-RNN的时域注意力多模式情绪识别
机译:研究情节信息的人类中间时间表征:一种多模式方法。
机译:使用三维卷积神经网络进行情感识别的脑电图的时空表示
机译:通过整合基于关注的Bidirection-LSTM-RNN和FCN来探索时空表示进行语音情感识别