多模态情感识别在对话中旨在识别和理解说话者在发言互动中表达的情感，涉及文本、音频、图像等多种模态。现有研究表明，图卷积网络（GCN）能够通过建模说话者之间的依赖关系来提升多模态情感识别的性能。然而，现有方法通常使用固定参数处理不同情感类型的多模态特征，忽视了不同模态之间融合的动态性，这迫使模型在多个情感类别之间平衡性能，从而限制了模型在某些特定情感上的表现。为此，提出了一种动态融合感知图卷积神经网...