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基于主辅网络特征融合的语音情感识别
被引量：
8
1
作者
胡德生
张雪英
+1 位作者
张静
李宝芸
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期769-774,共6页
为了有效特征提取与融合提高语音情感识别率,提出了一种使用主辅网络进行深度特征融合的语音情感识别算法。首先将段特征输入BLSTM-Attention网络作为主网络,其中注意力机制能够关注语音信号中的情感信息;然后,把Mel语谱图输入CNN-GAP...
为了有效特征提取与融合提高语音情感识别率,提出了一种使用主辅网络进行深度特征融合的语音情感识别算法。首先将段特征输入BLSTM-Attention网络作为主网络,其中注意力机制能够关注语音信号中的情感信息;然后,把Mel语谱图输入CNN-GAP网络作为辅助网络,GAP可以减轻全连接层带来的过拟合;最后,将两个网络提取的深度特征以主辅网络方式进行特征融合,解决不同类型特征直接融合带来的识别结果不理想的问题。在IEMOCAP数据集上对比4种模型的实验结果表明,使用主辅网络深度特征融合的WA和UA均有不同程度的提高。
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关键词
语音情感识别
主
辅
网络
长短时记忆单元
卷积神经
网络
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职称材料
题名
基于主辅网络特征融合的语音情感识别
被引量：
8
1
作者
胡德生
张雪英
张静
李宝芸
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期769-774,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61371193)
山西省回国留学人员科研资助项目(HGKY2019025)
山西省研究生教育创新计划项目(2020BY130)。
文摘
为了有效特征提取与融合提高语音情感识别率,提出了一种使用主辅网络进行深度特征融合的语音情感识别算法。首先将段特征输入BLSTM-Attention网络作为主网络,其中注意力机制能够关注语音信号中的情感信息;然后,把Mel语谱图输入CNN-GAP网络作为辅助网络,GAP可以减轻全连接层带来的过拟合;最后,将两个网络提取的深度特征以主辅网络方式进行特征融合,解决不同类型特征直接融合带来的识别结果不理想的问题。在IEMOCAP数据集上对比4种模型的实验结果表明,使用主辅网络深度特征融合的WA和UA均有不同程度的提高。
关键词
语音情感识别
主
辅
网络
长短时记忆单元
卷积神经
网络
Keywords
speech emotion recognition
main-auxiliary network
long-short term memory
convolutional neural network
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP399 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主辅网络特征融合的语音情感识别
胡德生
张雪英
张静
李宝芸
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
8
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参考文献
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