【摘 要】
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为了提高语音情感识别系统的识别率,从语音情感特征的提取和分类建模出发,以混合卷积神经网络模型为基础,改进特征提取中的Itti模型,包括:增加通过局部二值模式提取的纹理特
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61705055);浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F010013)
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为了提高语音情感识别系统的识别率,从语音情感特征的提取和分类建模出发,以混合卷积神经网络模型为基础,改进特征提取中的Itti模型,包括:增加通过局部二值模式提取的纹理特征;结合听觉敏感度权重提取情感强相关特征。然后提出通过特征约束条件提取标定权重特征的约束挤压和激励网络结构;最后在分类建模上,探索了不同的拓扑结构网络,最终形成以VGGnet和长短时记忆网络混合网络为基础的微调模型,进一步提升了情感表征能力。通过在自然情感数据库和柏林德语数据库上进行验证,该模型在情感识别率上有明显的上升,相较于基准模型提升了8.43%,同时对比了本模型在自然数据库(FAU-AEC)和柏林数据库(EMO-DB)上的识别效果,实验结果证明模型具有良好的泛化性。
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