多模态 AI 通过结合来自多个来源的数据（例如文本、语音、面部表情和生理信号）来增强情感检测，从而创建对人类情感更准确和细致的理解。 传统的单模态方法（例如，仅分析文本）通常会遗漏上下文线索，但多模态系统会集成互补信号。 例如，一个人可能会用颤抖的声音说“我很好”，同时避免眼神交流，而多模态模型可以检测到他们的语言、语调和肢体语言之间的不一致。 通过融合这些输入，AI 减少了歧义并提高了可靠性，尤其是在讽刺或压抑情绪等复杂情况下。
一个实际的实现可能涉及并行处理视频、音频和文本数据。 例如，视频通话平台可以使用计算机视觉来跟踪面部微表情（例如，抬眉、收紧嘴唇），使用语音分析来检测音高变化或停顿，并使用自然语言处理来评估词语选择。 可以结合使用 OpenCV（用于面部地标检测）、Librosa（用于音频特征提取）和 Transformer 模型（如 BERT，用于文本情感分析）等工具。 融合技术，例如晚期融合（组合来自各个模型的预测）或跨模态注意力（让模态影响彼此的处理），有助于系统动态地权衡输入。 在客户服务应用程序中，即使用户的文字很礼貌但声音却很紧张，这也可以标记出沮丧情绪。
挑战包括时间上对齐数据（例如，将皱眉与口头单词同步）、处理丢失的模态和管理计算成本。 开发人员还必须解决偏差问题——例如，在有限的人口统计数据上训练的面部识别模型可能会错误地解读不同文化中的表情。 隐私是另一个问题，因为情感检测通常需要处理敏感的生物特征数据。 TensorFlow 或 PyTorch 等框架提供了模块化工具来试验架构，而 CMU-MOSEI（具有对齐的视频、音频和文本）等数据集提供了基准。 通过专注于可解释性和伦理设计，开发人员可以构建尊重用户意愿的多模态系统，同时提供可操作的情感洞察。
