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基于混合层次特征融合卷积神经网络的语音情感识别模型
被引量：
2
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作者
李平
《信息化研究》
2023年第6期21-28,共8页
随着人们对人机交互技术的自然度和人性化要求的不断提高,语音情感识别技术备受关注,因为它易于使用且传递情感信息更为丰富。而卷积神经网络(CNN)因能有效地捕获频谱图中的关键局部特征和结构而成为语音情感识别的主流模型之一。本文基...
随着人们对人机交互技术的自然度和人性化要求的不断提高,语音情感识别技术备受关注,因为它易于使用且传递情感信息更为丰富。而卷积神经网络(CNN)因能有效地捕获频谱图中的关键局部特征和结构而成为语音情感识别的主流模型之一。本文基于CNN提出了一种混合层次特征融合卷积神经网络(Mixed-Level Feature Fusion CNN, MLFF-CNN),MLFF-CNN通过融合卷积神经网络的浅层和深层特征,不仅能够利用CNN浅层捕获的语音信号中的局部信息,还能够有效地利用深层捕获更高级、结构化的情感信息。此外,为减少融合时的信息冗余,本文提出了一个混合层次特征融合的注意力机制,应用于MLFF-CNN中的浅层和深层特征融合,有助于选择与情感相关性最高的信息进行融合。在广泛使用的情感数据集IEMOCA和CASIA上的实验结果显示,MLFF-CNN模型在语音情感识别任务上优于现有的先进方法,证明了本文所提方法的有效性和可行性。
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关键词
语音情感识别
卷积神经网络
混合层次特征融合
注意力机制
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题名
基于混合层次特征融合卷积神经网络的语音情感识别模型
被引量：
2
1
作者
李平
机构
泰州职业技术学院信息技术学院
出处
《信息化研究》
2023年第6期21-28,共8页
基金
泰州职业技术学院院级科研项目(No.TZYKY-19-19)。
文摘
随着人们对人机交互技术的自然度和人性化要求的不断提高,语音情感识别技术备受关注,因为它易于使用且传递情感信息更为丰富。而卷积神经网络(CNN)因能有效地捕获频谱图中的关键局部特征和结构而成为语音情感识别的主流模型之一。本文基于CNN提出了一种混合层次特征融合卷积神经网络(Mixed-Level Feature Fusion CNN, MLFF-CNN),MLFF-CNN通过融合卷积神经网络的浅层和深层特征,不仅能够利用CNN浅层捕获的语音信号中的局部信息,还能够有效地利用深层捕获更高级、结构化的情感信息。此外,为减少融合时的信息冗余,本文提出了一个混合层次特征融合的注意力机制,应用于MLFF-CNN中的浅层和深层特征融合,有助于选择与情感相关性最高的信息进行融合。在广泛使用的情感数据集IEMOCA和CASIA上的实验结果显示,MLFF-CNN模型在语音情感识别任务上优于现有的先进方法,证明了本文所提方法的有效性和可行性。
关键词
语音情感识别
卷积神经网络
混合层次特征融合
注意力机制
Keywords
speech emotion recognition
convolutional neural network
mixed-level feature fusion
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
基于混合层次特征融合卷积神经网络的语音情感识别模型
李平
《信息化研究》
2023
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