【摘 要】
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语音情感识别是人机交互的热门研究领域之一.然而,由于缺乏对语音中时频相关信息的研究,导致情感信息挖掘深度不够.为了更好地挖掘语音中的时频相关信息,提出了一种全卷积循环神经网络模型,采用并行多输入的方式组合不同模型,同时从两个模块中提取不同功能的特征.利用全卷积神经网络(Fully Convolutional Network,FCN)学习语音谱图特征中的时频相关信息,同时,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络来学习语音的帧级特征,以补充模型在FCN学习过程中缺失的
【机 构】
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常州信息职业技术学院电子工程学院,江苏常州213164;东南大学信息科学与工程学院,江苏南京210096
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语音情感识别是人机交互的热门研究领域之一.然而,由于缺乏对语音中时频相关信息的研究,导致情感信息挖掘深度不够.为了更好地挖掘语音中的时频相关信息,提出了一种全卷积循环神经网络模型,采用并行多输入的方式组合不同模型,同时从两个模块中提取不同功能的特征.利用全卷积神经网络(Fully Convolutional Network,FCN)学习语音谱图特征中的时频相关信息,同时,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络来学习语音的帧级特征,以补充模型在FCN学习过程中缺失的时间相关信息,最后,将特征融合后使用分类器进行分类,在两个公开的情感数据集上的测试验证了所提算法的优越性.
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