智能情绪识别系统：多模态AI在面试场景中的应用实践
【免费下载链接】Multimodal-Emotion-RecognitionA real time Multimodal Emotion Recognition web app for text, sound and video inputs项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Emotion-Recognition
Multimodal-Emotion-Recognition项目是一个基于深度学习技术的实时多模态情绪识别Web应用，专门针对文本、语音和视频输入进行综合分析。该项目通过融合三种不同模态的数据，为招聘场景提供了科学的情感识别解决方案，帮助面试官更客观地评估候选人表现。
项目核心架构与实现亮点
多模态数据融合技术
系统采用创新的多模态融合架构，将图像、音频和文本数据处理有机结合。每个模态都设计了专门的特征提取流水线，最终通过融合层实现综合决策。
音频情感识别模块
音频处理采用CNN-LSTM混合架构，通过16kHz采样率处理语音信号，提取对数梅尔频谱图特征。该模块在RAVDESS数据集上达到76.6%的识别准确率，相比传统方法提升8.3%。
文本人格特质分析
文本模态专注于Big Five人格特质识别，包括外向性、神经质、宜人性、尽责性和开放性。采用300维Word2Vec词嵌入技术，结合CNN和LSTM网络，实现72.8%的识别准确率。
实际应用与部署方案
Web应用界面设计
系统提供了直观的用户界面，包含视频面试、音频面试和文本面试三种交互模式，用户可以根据需求选择不同的分析方式。
实时处理机制
视频模态通过OpenCV实时捕获面部表情，结合Haar级联分类器进行45秒连续情绪监测。音频采用分块处理策略，每1秒作为一个时间步进行情绪预测。
模型训练与优化
深度学习模型经过精心训练，训练过程中准确率稳步提升，验证集表现稳定，未出现明显过拟合现象。
技术价值与应用前景
该项目不仅展示了多模态AI技术的实际应用价值，更为招聘行业提供了客观的情感评估工具。通过融合文本、语音和视觉信息，系统能够更全面地理解候选人的情绪状态，为面试决策提供数据支持。
系统的模块化设计和实时处理能力，使其能够灵活适应不同的应用场景。无论是企业招聘、心理咨询还是教育培训，都能从中获得实用的情绪分析功能。
项目完全开源，提供了完整的代码实现和部署指南，开发者可以基于此项目构建更复杂的多模态情感分析应用。
【免费下载链接】Multimodal-Emotion-RecognitionA real time Multimodal Emotion Recognition web app for text, sound and video inputs项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multimodal-Emotion-Recognition
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
