【摘 要】
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针对传统维度语音情感识别系统采用全局统计特征造成韵律学细节信息丢失以及特征演化规律缺失的问题,本文提出了一种基于不同时间单元的多粒度特征提取方法,提取了短时帧粒度
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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针对传统维度语音情感识别系统采用全局统计特征造成韵律学细节信息丢失以及特征演化规律缺失的问题,本文提出了一种基于不同时间单元的多粒度特征提取方法,提取了短时帧粒度、中时段粒度以及长时窗粒度特征,并提出了一种可以融合多粒度特征的基于认知机理的回馈神经网络（Cognition-Inspired Recurrent Neural Network,CIRNN）。该网络模拟了人脑处理语音信号时＂循序渐进＂的过程,通过融合多粒度特征,使得不同时间单元的特征均参与网络训练,既突出了情感的时序性,也保留了全局特性对情感识
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