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基于注意力机制的深度循环神经网络的语音情感识别
被引量：
8
1
作者
蒯红权
吴建华
吴亮
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第1期139-142,共4页
自从注意力机制在自然语言处理领域(NLP)取得了巨大成功,其被引入了语音情感识别任务(SER)中,使各种语音情感识别模型的性能获得了提高。为了能在深度循环神经网络中更加高效地利用注意力机制,对传统的注意力机制进行了推广,提出了基于...
自从注意力机制在自然语言处理领域(NLP)取得了巨大成功,其被引入了语音情感识别任务(SER)中,使各种语音情感识别模型的性能获得了提高。为了能在深度循环神经网络中更加高效地利用注意力机制,对传统的注意力机制进行了推广,提出了基于分段的注意力机制,并将其应用于深度循环神经网络(RNN)中。在CASIA语音情感数据集上的实验结果证明,这一方法不仅能够有效提高模型训练速度,还可以提高模型识别性能。
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关键词
语音情感识别
深度循环神经网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于注意力机制的深度循环神经网络的语音情感识别
被引量：
8
1
作者
蒯红权
吴建华
吴亮
机构
盐城市经贸高级职业学校实训处
东南大学信息科学与工程学院
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第1期139-142,共4页
文摘
自从注意力机制在自然语言处理领域(NLP)取得了巨大成功,其被引入了语音情感识别任务(SER)中,使各种语音情感识别模型的性能获得了提高。为了能在深度循环神经网络中更加高效地利用注意力机制,对传统的注意力机制进行了推广,提出了基于分段的注意力机制,并将其应用于深度循环神经网络(RNN)中。在CASIA语音情感数据集上的实验结果证明,这一方法不仅能够有效提高模型训练速度,还可以提高模型识别性能。
关键词
语音情感识别
深度循环神经网络
注意力机制
Keywords
speech emotion recognition
deep RNN
attention mechanism
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的深度循环神经网络的语音情感识别
蒯红权
吴建华
吴亮
《电子器件》
CAS
北大核心
2022
8
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