目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)或数据水平融合(data-level fusion)、后端融合(late-fusion)或决策水平融合(decision-level fusion)和中间融合(intermediate-fusion)。
前端融合将多个独立的数据集融合成一个单一的特征向量，然后输入到机器学习分类器中。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，如主成分分析（PCA）、最大相关最小冗余算法（mRMR）、自动解码器（Autoencoders）等。
后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出打分(决策)进行融合。这样做的好处是，融合模型的错误来自不同的分类器，而来自不同分类器的错误往往互不相关、互不影响，不会造成错误的进一步累加。常见的后端融合方式包括最大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、 贝叶斯规则融合(Bayes’rule based)以及集成学习(ensemble learning)等。其中集成学习作为后端融合方式的典型代表，被广泛应用于通信、计算机识别、语音识别等研究领域。
中间融合是指将不同的模态数据先转化为高维特征表达，再于模型的中间层进行融合。以神经网络为例，中间融合首先利用神经网络将原始数据转化成高维 特征表达，然后获取不同模态数据在高维空间上的共性。中间融合方法的一大优势是可以灵活的选择融合的位置。
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