【摘 要】
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当前新出现的深度学习理论在机器学习、信号处理、人工智能和模式识别等领域引起了广泛的关注。深度置信网络是当前深度学习理论的一种代表性方法,具有较强的无监督特征学习
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61203257)
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当前新出现的深度学习理论在机器学习、信号处理、人工智能和模式识别等领域引起了广泛的关注。深度置信网络是当前深度学习理论的一种代表性方法,具有较强的无监督特征学习能力。本文提出一种利用深度置信网络实现语音情感识别的新方法,即先采用深度置信网络对提取的情感声学特征进行无监督学习,获取更高层次的抽象特征,然后将其用于初始化多层感知器模型中的隐层网络权重值,最后利用该初始化后的多层感知器实现语音情感的识别。在德语Berlin情感语音数据库中的实验结果表明,该方法优于其它使用的情感识别方法。
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