【摘 要】
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语音情感识别在人机交互、人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、5G技术等方面扮演着重要的角色。为了克服单模态模型语音情感识别率低和手工调参的缺点,本文首先在Gaurav Sahu
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州工程应用技术学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(项目名:基于引领树结构的多粒度大数据分析理论与方法,批准号:61966005);贵州省教育厅创新群体重大研究项目(项目名:精准扶贫多源异构数据融合研究与平台建设,批准号:黔教合KY字[2016]057)
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语音情感识别在人机交互、人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、5G技术等方面扮演着重要的角色。为了克服单模态模型语音情感识别率低和手工调参的缺点,本文首先在Gaurav Sahu的基础模型上增加KNN、CNB和Adaboost单模态模型,提出多模态组合模型C3;然后应用排列组合方法通过计算机实现自动组合,克服Gaurav Sahu手工组合存在的不足;最后用超参数优化方法和交叉验证方法对网络模型进行训练和测试,解决手工调参存在的不足。在IEMOCAP数据集上对本文提出的C3进行实验,实验结果表明,C3比
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