多模态情感分析是人机交互研究的重要方向，它可以通过同时分析文本、视频和声音特征来准确识别个体的情绪状态。尽管当前的情绪识别算法使用多模态融合策略表现良好，但仍然存在两个关键挑战。第一个挑战是在融合之前有效提取模态不变和模态特定的特征，这需要不同模态之间的深层特征交互。第二个挑战涉及区分模态特征之间的高级语义关系的能力。为了解决这些问题，我们提出了一种新的模态绑定学习框架，并重新设计了 Transf

问：一个信号加入白噪声 有什么影响呀答：优点：白噪声是多组互相独立的序列，混到原始数据里面去，就可以帮助分解算法将原始数据里面难以分开的模态（如两个模态频率特新很相近，即模态混叠问题）利用白噪声这种特新，放大他们的不相关程度，从而得以提取出原来不可分的两个模态。这是我研究后的理解，文章中可以不用说这么细缺点：如果白噪声序列都是正序列（一般是0-1的“随机”数），那么加入白噪声后，得到的所有模态相加