Att kunna läsa och tolka affektiva tillstånd spelar en viktig roll i det mänskliga samhället. Detta är emellertid svårt i vissa situationer, särskilt när information är begränsad till antingen vokala eller visuella signaler. Många forskare har undersökt de så kallade grundläggande känslorna på ett övervakat sätt. Den här avhandlingen innehåller resultaten från en multimodal övervakad och oövervakad studie av ett mer realistiskt antal känslor. För detta ändamål extraheras ljud- och videoegenskaper från GEMEP-data med openSMILE respektive OpenFace. Det övervakade tillvägagångssättet inkluderar jämförelse av flera lösningar och visar att multimodala pipelines kan överträffa unimodala sådana, även med ett större antal affektiva tillstånd. Den oövervakade metoden omfattar en konservativ och en utforskande metod för att hitta meningsfulla mönster i det multimodala datat. Den innehåller också ett innovativt förfarande för att bättre förstå resultatet av klustringstekniker.
Nyckelord — Multimodal Maskininlärning, Känsloigenkänning, Övervakad Inlärning, Oövervakad Inlärning