多模态人工智能通过结合来自视觉、听觉和文本源的数据，增强了视频内容的情感分析。视频本身包含多条信息流：口头语言（文本）、语调（音频）以及面部表情或肢体语言（视觉）。多模态方法同时处理这些输入，以捕捉单模态模型可能遗漏的细微之处。例如，一个人可能以讽刺的语气说“我很好”，同时翻白眼，这仅靠文本分析就会误解。通过整合音频特征（如音高、节奏）和视觉线索（如眉毛动作、姿势），模型可以检测讽刺或隐藏的情绪。与仅依赖一种数据类型相比，这种整体分析能带来更准确的情感预测。
从技术上讲，多模态系统使用独立的神经网络来处理每种模态，然后再合并结果。对于文本，像 BERT 或 GPT 这样的模型分析转录的语音以提取情感关键词和上下文。音频流被转换为频谱图或梅尔频率倒谱系数 (MFCCs)，并使用循环神经网络 (RNNs) 或 Transformer 进行处理以检测情绪音调。视觉数据由卷积神经网络 (CNNs) 或视觉 Transformer (ViTs) 处理，它们经过训练以识别面部表情（如微笑、皱眉）和肢体语言。这些特征通过串联、注意力机制或后期融合等方法进行融合，在后期融合中，每个模型的输出在预测阶段进行组合。例如，一个产品评论视频可能会使用面部检测识别沮丧，使用音频分析检测犹豫，并使用文本分析标记负面关键词，最终分类器会权衡这些信号。
实际应用包括分析客户反馈视频、社交媒体内容或电影预告片。流媒体平台可以使用多模态情感分析来衡量观众对电影预告片的反应，通过跟踪笑声（音频）、微笑（视觉）和评论情感（文本）。挑战包括模态同步——确保音频和视觉帧在时间上对齐——以及处理高分辨率视频带来的计算成本。此外，处理冲突信号（例如，生气地说出正面词语）需要稳健的融合策略。像用于面部特征点检测的 OpenFace 或用于音频特征提取的 Librosa 等工具简化了实现，但开发人员必须在特定领域的数据上微调模型以提高准确性。例如，在视频通话数据集上进行训练将比通用模型更能提高电话会议情感分析的性能。
