ICASSP 2022 | 用于多模态情感识别的KS-Transformer _权重

2020年，优必选科技与华南理工大学合作共建了“类人情感智能”联合创新实验室，在双方强强联合下，联合创新实验室在相关技术上不断取得突破。近期，该实验室的最新论文《Key-For》（用于多模态情感识别的KS-），就入选了刚刚结束的 2022（on ,and)，该会议由电气电子工程师学会(IEEE)主办，是全世界最大、最全面的声学、语音和信号处理国际会议。
以下是该论文的核心观点。
多模态情感识别是人机交互中的重要技术，也是人工智能走向类人智能时所需要攻克的关键难题。在以往的大多数研究工作当中，情感识别系统会考虑输入语音信号或文字信号中的所有信息。但是，在整段的信号里面，蕴含有情感信息的片段往往只占整体中的一部分。在情感识别过程中，情感无关的信息会成为系统中的噪声，从而影响识别系统的性能。因此，如何让系统尽量关注信号中蕴含有丰富情感信息的片段，是提高情感识别准确率的关键。
我们基于架构，提出了一种全新的键稀疏结构（Key- , KS-），可以动态地判断文本信号中的每一个单词，亦或是语音信号中每一帧的重要性，从而帮助模型尽可能把注意力放在与情感相关的片段上。此外，为了更好地利用好多模态信息，我们提出了一个串联的互注意力模块（ Cross- Block，CCAB），更好融合不同模态之间的信息。
传统的方法：
传统的模型使用了信号中的所有信息。以一段在数据库中的文本信号“Okay, look it’s aday. Why are we ?”为例，传统的关注到了文本中的每一个单词，对每一个单词都分配了注意力权重，然而，“”和“”这两个单词包含了该文本中绝大部分的情感信息，需要模型更多的关注。
【ICASSP 2022 | 用于多模态情感识别的KS-Transformer】自动地寻找情感片段：
KS-

文章插图
首先，我们重新思考了中的注意力机制，其计算过程如下所示：
其中，W是权重矩阵，attn是注意力计算的输出。值得注意的是，对于语音信号，QKV中的每一个token代表语音中的某一帧。对于文本信号，QKV则代表文本中的某一个单词/字。权重矩阵W中的每一行，代表着V中每一个token所分配到的注意力权重。我们把V中同一个token的所有注意力权重进行相加，其和值则代表该token在整个样本中的重要性。直观来看，如果一个token很重要，那么在注意力机制计算的过程中，其他token都应该给它分配一个较大的注意力权重，其和值也必然更加大。相反，如果一个token不重要，其他token都只会分配很小的注意力权重给它，其和值也将很小。我们挑选出k个token，他们具有最大的和值，并保留他们的注意力权重，而将其他token的注意力权重置零。最终，我们设计的注意力机制计算流程如下图所示：
为了更好地利用好文本与语音信号的信息，本文提出了一个串联的互注意力模块（ Cross- Block，CCAB），通过增加不同模态之间的交互次数使模态间的融合更加充分。其详细结构如下图所示：
每经过一个CCAB模块，模态B中的信息就通过KS-注入到了模态A 。经过多个CCAB模块，可以使模态A和模态B中的信息实现多次的交互。
实验结果
以下实验在常用情感数据库以及最新发布的大规模情感数据库LSSED中进行。
1）可视化分析
同样以文本信号“Okay, look it’s aday. Why are we ?”为例，我们对原始与我们所提出的KS-中的注意力权重进行了可视化的分析，结果如下图所示。可以看到，给句子中的每一个单词都分配了注意力权重，包括一些与情感相关性不大的单词，使得模型容易出现过拟合的现象。而KS-通过稀疏的注意力机制，过滤掉了大部分的噪声单词，减少模型的复杂度的同时提升了模型的鲁棒性。