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在语音情感识别技术中，由于噪声环境、说话方式和说话人特质原因，造成特征向量空间分布不匹配的情况。从语音学上分析，该问题多存在于跨数据库情感识别实验。训练的声学模型和用于测试的语句样本之间的错位，会使语音情感识别性能剧烈下降。语谱图的特征能从图像的角度对现有情感特征进行有效的补充。本文据此所研究的听觉选择性注意模型，模拟人耳听觉特性，能有效探测语谱图上变化的情感特征。同时，利用时频原子对模型进行改进，取得频率特性信号匹配的优势，从时域上提取情感信息。选择注意机制使模型能提取跨语音数据库中的显著性特征，提高语