随着人工智能技术的不断发展,越来越多的智能技术应用在人们生活的各个方面。如何智能识别人的情绪变化,是一个很具有挑战难度的技术。因为人的情绪表现方式多种多样,而且人脸表情、说话声音、不同语言等表现方式中体现情绪变化的特征也变化多端。目前单一的通过一种模态数据来识别人的情绪算法层出不穷,算法应用也体现在各个方面。但是,单一模式的情绪识别并不符合人们情绪表达方式,且容易受到其他不可避免的外界因素影响,情绪分析系统性能不高,所以目前利用特征融合、模型融合、决策融合技术提出将多个模态信息结合在一起进行分析的情绪分析算法,因此利用多模态情绪分析算法将情绪识别应用从单一模态转移到结合多种模态进行识别分析,是具有实际价值的。所以本文应用多模态情绪分析技术设计实现了一个更加符合实际、准确性更高的情绪分析系统。本文从系统的需求分析、架构设计、具体实现、系统测试四个方面完整设计实现了一个多模态情绪识别系统。该系统可以使用文本、语音、视频文件三种模态的数据,调用相应的算法模块进行单、多模态的情绪分析。系统从功能角度上分析,包含三大模块,数据模块、算法模块、展示模块。1、数据模块实现了数据信息的采集,包括用户信息、模态情绪数据,用户只要通过登录注册、点击文件上传,就可以完成数据采集,简化用户操作流程,提高系统的可操作性;利用数据预处理将文本、语音、视频三种模态的数据处理成符合算法模型输入数据的格式数据,简化了模型调用中处理数据的过程,提高系统的灵活性;利用数据管理将用户信息、用户上传的原始数据、以及各种模态特征数据进行统一管理保存,定义了数据增删查改的方法,方便各个模块的数据调用,实现了数据的持久化。2、算法模块实现了两种情绪识别算法,可供用户灵活选择,直观感受多模态情绪分析算法的优越性。本文选用的两种算法,在进行模型训练测试时,取得了准确性为83%的较好的情绪分析效果,表明算法能够很好地解决情绪分类问题,提高了系统的可靠性。算法调用完成以后,生成情绪分析结果文件,以供前端模块进行可视化展示。3、展示模块利用数据流式传输实现了多媒体数据的展示,优化了系统性能、以图表形式动态展示情绪分析结果,提高了用户体验。本文最后对系统进行了功能和性能测试,测试结果验证了系统各个模块之间能够相互协调工作,证实了系统能够在情绪识别上的准确性、可靠性,能够稳定持续的完成情绪分析的任务。