基于可分离卷积与LSTM的语音情感识别研究

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语音情感识别是人机交互领域的一个研究热点。针对普通卷积神经网络参数量过大和不能较好地处理时序信息的问题,文中给出将可分离卷积与LSTM应用于语音情感识别的方法,在RAVDESS情感语料库上进行了验证,利用MFCC特征训练的1D Sep-CNN-LSTM模型获得了90.77%的识别准确率,模型压缩了约40%。利用语谱图特征训练的2D Sep-CNN-LSTM模型获得了82.21%的识别准确率,模型压缩了约75%。实验表明,该方法相较其他模型在语音情感识别应用上有一定的优越性,适合于实时下位机的应用。
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