2.根据权利要求1所述的一种多模态情绪分析系统，其特征在于，所述情绪数据集的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的一种多模态情绪分析系统，其特征在于，所述表情关键点集的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的一种多模态情绪分析系统，其特征在于，所述多维情绪特征的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的一种多模态情绪分析系统，其特征在于，所述情绪预测模型的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的一种多模态情绪分析系统，其特征在于，所述情绪分析结果的获取步骤具体为：
7.一种多模态情绪分析方法，其特征在于，根据权利要求1-6任一项所述的一种多模态情绪分析系统执行，包括以下步骤：
本发明涉及神经网络技术领域，具体为一种多模态情绪分析系统及方法，系统包括：情绪数据采集模块采集面部表情图像、语音样本、文本输入，整合为多模态数据，并添加时间戳标记，建立情绪数据集。本发明中，通过整合面部表情、语音和文本输入创建多维情绪特征，这一方法在提升情绪分析的深度和广度方面带来显著的优势，利用特征点检测、音调和语速参数分离以及情感词汇的识别，极大地增强了数据的利用效率，使得情绪分析更为精确，此外，采用序列模型处理时间序列数据，增强了对情绪变化动态的捕捉能力，这不仅提升了对实时情绪变化的响应速度，也增强了预测未来情绪状态的能力，有效提高了人机交互的适应性和服务的个性化水平。